מה אנחנו עושים עם כל המידע הגדול הזה
-
0:01 - 0:04הטכנולוגיה הביאה לנו כל כך הרבה:
-
0:04 - 0:07הנחיתה על הירח, האינטרנט,
-
0:07 - 0:09היכולת למפות את הגנום האנושי.
-
0:09 - 0:13אבל היא גם מנצלת הרבה
מהפחדים הגדולים ביותר שלנו, -
0:13 - 0:15ולפני כשלושים שנה,
-
0:15 - 0:17מבקר התרבות ניל פוסטמן כתב ספר
-
0:17 - 0:19שנקרא "לשעשע את עצמנו למוות",
-
0:19 - 0:22שמסביר את זה בצורה ממש מבריקה.
-
0:22 - 0:24והנה מה שהוא אמר,
-
0:24 - 0:26באמצעות השוואה החזיונות הדיסטופיים
-
0:26 - 0:30של ג'ורג' אורוול ואלדוס האקסלי,
-
0:30 - 0:33הוא אמר, "אורוול חשש שנהפוך
-
0:33 - 0:35לתרבות שבויה,
-
0:35 - 0:39האקסלי חשש שנהפוך לתרבות טריוויאלית.
-
0:39 - 0:41אורוול חשש שהאמת
-
0:41 - 0:43תוסתר מאתנו,
-
0:43 - 0:45והאקסלי חשש שנטבע
-
0:45 - 0:48בים של חוסר רלוונטיות.
-
0:48 - 0:50על קצה המזלג, זוהי הבחירה בין
-
0:50 - 0:52האח הגדול שצופה בך
-
0:52 - 0:55ואתה צופה ב"אח הגדול".
-
0:55 - 0:57(צחוק)
-
0:57 - 0:59אבל זה לא חייב להיות כך.
-
0:59 - 1:02אנחנו איננו צרכניים פאסיביים
של מידע וטכנולוגיה -
1:02 - 1:04אנו מעצבים את התפקיד אותו הם תופסים בחיינו
-
1:04 - 1:07והדרך בה אנו שואבים משמעות מהם,
-
1:07 - 1:08אבל על מנת לעשות זאת,
-
1:08 - 1:12עלינו לשים לב באותה מידה לאופן החשיבה שלנו
-
1:12 - 1:14ולצורת הקידוד שלנו.
-
1:14 - 1:17עלינו לשאול שאלות, ושאלות קשות,
-
1:17 - 1:19להתעלות מעל ספירת דברים
-
1:19 - 1:21להבנתם.
-
1:21 - 1:24אנחנו, באופן מתמיד, מופגזים בסיפורים
-
1:24 - 1:26על כמה מידע קיים בעולם
-
1:26 - 1:28אבל כאשר מדובר במידע גדול
-
1:28 - 1:30והאתגרים הכרוכים בהבנתו,
-
1:30 - 1:32הגודל אינו הכל.
-
1:32 - 1:35ישנה גם המהירות בה הוא נע,
-
1:35 - 1:37והמאפיינים הרבים של סוגי המידע הקיים.
-
1:37 - 1:40והנה כמה דוגמאות:
-
1:40 - 1:42תמונות,
-
1:42 - 1:46טקסט,
-
1:46 - 1:48וידאו,
-
1:48 - 1:50אודיו (שמע).
-
1:50 - 1:53ומה שמאחד את סוגי המידע השונים האלה
-
1:53 - 1:55הוא שהם נוצרו על ידי אנשים
-
1:55 - 1:58והם דורשים הקשר.
-
1:58 - 2:00עכשיו, ישנה קבוצה של מדעני מידע
-
2:00 - 2:02באוניברסיטת שיקגו אילינוי,
-
2:02 - 2:05והם נקראים שיתופיות מדיית הבריאות,
-
2:05 - 2:08והם עבדו עם המרכז למניעת מחלות
-
2:08 - 2:09כדי להבין טוב יותר
-
2:09 - 2:12איך אנשים מדברים על להפסיק לעשן,
-
2:12 - 2:15איך הם מדברים על סיגריות אלקטרוניות,
-
2:15 - 2:17ומה הם יכולים לעשות יחד
-
2:17 - 2:19כדי לעזור להם להפסיק.
-
2:19 - 2:21הדבר המעניין הוא, אם אתם רוצים להבין
-
2:21 - 2:23איך אנשים מדברים על עישון,
-
2:23 - 2:25ראשית אתם צריכים להבין
-
2:25 - 2:27מה הם מתכונים כשהם אומרים "עישון."
-
2:27 - 2:31ובטוויטר, יש ארבע קטגוריות עיקריות:
-
2:31 - 2:34מספר אחת, עישון סיגריות;
-
2:34 - 2:37מספר שתיים, עישון מריחואנה;
-
2:37 - 2:40מספר שלוש, עישון צלעות;
-
2:40 - 2:43ומספר ארבע: נשים חתיכות.
-
2:43 - 2:46(צחוק)
-
2:46 - 2:49אז אתם צריכים לחשוב, ובכן,
-
2:49 - 2:51איך אנשים מדברים על סיגריות אלקטרוניות?
-
2:51 - 2:53ויש כל כך הרבה דרכים שונות
-
2:53 - 2:55שאנשים עושים את זה,
ואתם יכולים לראות מהשקופית הזו -
2:55 - 2:58שזה סוג מורכב של שאילתה.
-
2:58 - 3:01ומה שזה מזכיר לנו זה
-
3:01 - 3:04ששפה נוצרת על ידי אנשים,
-
3:04 - 3:06ואנשים הם בלגניסטים ואנחנו מורכבים
-
3:06 - 3:09ואנחנו משתמשים במטאפורות וסלאנג וג'ארגון
-
3:09 - 3:12ואנחנו עושים את זה 24/7 בהרבה, הרבה שפות,
-
3:12 - 3:15ואז מייד כשנבין את זה, נשנה את זה.
-
3:15 - 3:20אז האם הפרסומות האלו זה שהעלו ה CDC,
-
3:20 - 3:23פרסומות הטלויזיה שהראו אישה
-
3:23 - 3:25עם חור בגרון ושהיו מאוד גרפיות
-
3:25 - 3:27ומאוד מטרידות,
-
3:27 - 3:29האם למעשה היתה להן השפעה
-
3:29 - 3:31על האם אנשים הפסיקו?
-
3:31 - 3:35ושותפות מדיית הבריאות
כיבדו את גבולות המידע, -
3:35 - 3:37אבל הם היו מסוגלים לסכם
-
3:37 - 3:40שהפרסומות האלו -- ואולי ראיתם אותן --
-
3:40 - 3:42שהיה להם את האפקט של זעזוע אנשים
-
3:42 - 3:44לתוך תהליך חשיבה
-
3:44 - 3:48שאולי יהיה לו השפעה על התנהגות עתידית.
-
3:48 - 3:52ומה שאני מעריצה ומעריכה
בנוגע לפרוייקט הזה, -
3:52 - 3:53חוץ העובדה, כולל העובדה
-
3:53 - 3:57שזה מבוסס על צורך אנושי אמיתי,
-
3:57 - 4:00זה שזו דוגמה נפלאה לאומץ
-
4:00 - 4:05למול ים של חוסר רלוונטיות.
-
4:05 - 4:08וכך זה לא רק מידע גדול שגורם
-
4:08 - 4:11לאתגרים של פירוש, מפני שבואו נסכים,
-
4:11 - 4:13לנו האנשים יש הסטוריה ארוכה
-
4:13 - 4:16של לקחת כל כמות של מידע, לא משנה כמה קטנה,
-
4:16 - 4:17ולדפוק את זה.
-
4:17 - 4:21אז לפני הרבה שנים, אתם אולי זוכרים
-
4:21 - 4:24שהנשיא לשעבר רונאלד רייגן
-
4:24 - 4:25היה תחת ביקורת על ההצהרה
-
4:25 - 4:29שעובדות הן דבר מטופש.
-
4:29 - 4:31וזאת היתה פליטת פה, בואו נהיה כנים.
-
4:31 - 4:34הוא למעשה התכוון לצטט
את ההגנה של ג'ון אדמס -
4:34 - 4:36על חיילים בריטים במשפטי הטבח בבוסטון
-
4:36 - 4:40שעובדות הן דבר עיקש.
-
4:40 - 4:42אבל אני למעשה חושבת שיש
-
4:42 - 4:46מעט חוכמה מקרית במה שהוא אמר,
-
4:46 - 4:48מפני שעובדות הן דברים עקשניים,
-
4:48 - 4:51אבל לפעמים הן גם טפשיות.
-
4:51 - 4:53אני רוצה לספר לכם סיפור אישי
-
4:53 - 4:57על למה זה ממש משנה לי.
-
4:57 - 4:59אני צריכה לקחת נשימה.
-
4:59 - 5:02בני אייזק, כשהוא היה בן שנתים,
-
5:02 - 5:04אובחן עם אוטיזם,
-
5:04 - 5:07והוא היה בחור קטן ושמח, קורע מצחוק,
-
5:07 - 5:09אוהב, מלא חיבה,
-
5:09 - 5:12אבל המדידות של ההתפתחות שלו,
-
5:12 - 5:14שבחנו דברים כמו מספר המילים --
-
5:14 - 5:17באותה נקודה, אפס --
-
5:17 - 5:21מחוות תיקשורתיות וקשר עין מינימלי,
-
5:21 - 5:23שמו אותו ברמה התפתחותית
-
5:23 - 5:27של תינוק בן תשעה חודשים.
-
5:27 - 5:30והאבחנה היתה נכונה עובדתית,
-
5:30 - 5:33אבל היא לא סיפרה את כל הסיפור.
-
5:33 - 5:35ובערך שנה וחצי מאוחר יותר,
-
5:35 - 5:37כשהוא היה כמעט בן ארבע,
-
5:37 - 5:39מצאתי אותו מול המחשב יום אחד
-
5:39 - 5:45מריץ חיפוש תמונות בגוגל על נשים,
-
5:45 - 5:48ומאויית "w-i-m-e-n."
-
5:48 - 5:51ועשיתי מה שכל הורה אובססיבי היה עושה,
-
5:51 - 5:53שזה מייד ללחוץ על כפתור אחורה
-
5:53 - 5:56כדי לראות מה עוד הוא חיפש.
-
5:56 - 5:58וזה היה לפי הסדר: גברים,
-
5:58 - 6:06בית ספר, אוטובוס ומחשב.
-
6:06 - 6:08והייתי המומה,
-
6:08 - 6:10מפני שלא ידענו שהוא יודע לאיית,
-
6:10 - 6:12שלא לדבר על לקרוא, אז שאלתי אותו,
-
6:12 - 6:14"אייזק, איך עשית את זה?"
-
6:14 - 6:16והוא הסתכל עלי מאוד ברצינות ואמר,
-
6:16 - 6:20"הקלדתי בתיבה."
-
6:20 - 6:23הוא לימד את עצמו לתקשר,
-
6:23 - 6:26אבל חיפשנו במקום הלא נכון,
-
6:26 - 6:29וזה מה שקורה כשהערכות
-
6:29 - 6:31ואנליזה נותנות ערך גבוה מדי למידה אחת --
-
6:31 - 6:34במקרה הזה, תקשורת מילולית --
-
6:34 - 6:39וערך חסר לאחרות, כמו פתרון בעיות יצירתי.
-
6:39 - 6:42תקשורת היתה קשה לאייזק,
-
6:42 - 6:44אז הוא מצא דרך עוקפת
-
6:44 - 6:47כדי למצוא מה שהוא היה צריך לדעת.
-
6:47 - 6:48וכשאני חושבת על זה, זה מאוד הגיוני,
-
6:48 - 6:51מפני שליצור שאלה
-
6:51 - 6:53זה תהליך ממש מורכב,
-
6:53 - 6:56אבל הוא היה יכול להביא
את עצמו את רוב הדרך לשם -
6:56 - 7:00על ידי הקלדת מילים לתיבת חיפוש.
-
7:00 - 7:03אז לרגע הקטן הזה
-
7:03 - 7:05היתה השפעה משמעותית עלי
-
7:05 - 7:07והמשפחה שלנו
-
7:07 - 7:10מפני שזה עזר לנו לשנות
את מסגרת ההתיחסות שלנו -
7:10 - 7:12למה שקורה איתו,
-
7:12 - 7:15ולדאוג מעט פחות ולהעריך
-
7:15 - 7:17את התושיה שלו יותר.
-
7:17 - 7:20עובדות הן דבר מטופש.
-
7:20 - 7:23והן פגיעות לשימוש לא נכון,
-
7:23 - 7:24זדוני או לא.
-
7:24 - 7:27יש לי חברה, אמילי ווילינגהאם,
שהיא מדענית, -
7:27 - 7:30והיא כתבה מאמר לפורבס לא מזמן
-
7:30 - 7:32שנקרא "10 הדברים המוזרים
-
7:32 - 7:34שקושרו אי פעם לאוטיזם."
-
7:34 - 7:37זו חתיכת רשימה.
-
7:37 - 7:40האינטרנט, מואשם בהכל, נכון?
-
7:40 - 7:44וכמובן אמהות, מפני ש.
-
7:44 - 7:46ולמעשה, חכו, יש עוד,
-
7:46 - 7:49יש קבוצה שלמה בקטגוריה של "אמא" פה.
-
7:49 - 7:54ואתם יכולים לראות שזו רשימה
ממש עשירה ומעניינת. -
7:54 - 7:56אני אוהדת גדולה של
-
7:56 - 8:00להיות בהריון ליד כבישים מהירים , אישית.
-
8:00 - 8:01האחרון הוא מעניין,
-
8:01 - 8:04מפני שהמונח "אמא מקרר"
-
8:04 - 8:07היה למעשה ההיפותזה המקורית
-
8:07 - 8:08לסיבה לאוטיזם,
-
8:08 - 8:11והכוונה למישהי שהיא קרה ולא אוהבת.
-
8:11 - 8:13ובנקודה הזו, אתם אולי חושבים,
-
8:13 - 8:14"אוקיי, סוזן, אנחנו מבינים,
-
8:14 - 8:16אפשר לקחת מידע,
אפשר לתת לו משמעות אחרת לגמרי." -
8:16 - 8:21וזה נכון, זה לגמרי נכון,
-
8:21 - 8:26אבל האתגר הוא
-
8:26 - 8:29שיש לנו הזדמנות
-
8:29 - 8:31לנסות לתת משמעות מתוכנו,
-
8:31 - 8:37מפני שלמען האמת,
מידע לא יוצר משמעות, אנחנו יוצרים אותה. -
8:37 - 8:40אז כאנשי עסקים, כצרכנים,
-
8:40 - 8:42כפציינטים, כאזרחים,
-
8:42 - 8:45יש לנו את האחריות, אני חושבת,
-
8:45 - 8:47לבלות יותר זמן
-
8:47 - 8:50בלהתמקד בכישורי החשיבה הביקורתית שלנו,
-
8:50 - 8:51למה?
-
8:51 - 8:54מפני שבנקודה הזו בהסטוריה שלנו, כמו ששמענו
-
8:54 - 8:56הרבה פעמים בעבר,
-
8:56 - 8:58אנחנו יכולים לעבד אקסבייטים של מידע
-
8:58 - 9:00במהירות האור,
-
9:00 - 9:03ויש לנו את הפוטנציאל לעשות החלטות גרועות
-
9:03 - 9:05הרבה יותר במהירות, ביעילות,
-
9:05 - 9:10ועם הרבה יותר השפעה משהיה לנו בעבר.
-
9:10 - 9:12נפלא, נכון?
-
9:12 - 9:15וכך מה שאנחנו צריכים לעשות במקום
-
9:15 - 9:17זה לבלות מעט יותר זמן
-
9:17 - 9:20על דברים כמו הומניות
-
9:20 - 9:23וסוציולוגיה, ומדעי החברה,
-
9:23 - 9:26רטוריקה, פילוסופיה, אתיקה,
-
9:26 - 9:28מפני שהם נותנים לנו הקשר שהוא כל כך חשוב
-
9:28 - 9:31למידע גדול, ובגלל
-
9:31 - 9:33שהם עוזרים לנו להפוך
להוגים ביקורתיים טובים יותר. -
9:33 - 9:38מפני שאחרי הכל, אם אנחנו יכולים לזהות
-
9:38 - 9:40בעיה בטיעון, זה לא משנה ממש
-
9:40 - 9:43אם זה מתבטא במילים או מספרים.
-
9:43 - 9:46וזה אומר
-
9:46 - 9:50ללמד את עצמנו למצוא את הטיות האישור
-
9:50 - 9:52וקישורים שגויים
-
9:52 - 9:54ולהיות מסוגלים לזהות משיכה רגשית ערומה
-
9:54 - 9:56ממרחק 30 מטר,
-
9:56 - 9:58מפני שמשהו שקורה אחרי משהו
-
9:58 - 10:01לא אומר שזה קרה בגללו, בהכרח,
-
10:01 - 10:03ואם אתם תתנו לי להיות גיקית לגמרי לשניה,
-
10:03 - 10:08הרומאים קראו לזה
"פוסט הוק ארגו פרופטר הוק," -
10:08 - 10:11אחרי כן לכן בגלל ש.
-
10:11 - 10:15וזה אומר פקפוק בתורות כמו דמוגרפיה.
-
10:15 - 10:17למה? מפני שהן מבוססות על הנחות
-
10:17 - 10:20על מי אנחנו שמבוססות על מגדר
-
10:20 - 10:21והגיל שלנו ואיפה אנחנו חיים
-
10:21 - 10:24בניגוד למידע על מה אנחנו
באמת חושבים או עושים. -
10:24 - 10:26ומאחר ויש לנו את המידע הזה,
-
10:26 - 10:29אנחנו צריכים להתייחס אליו
עם שליטות מתאימות על הפרטיות -
10:29 - 10:33וצרכנים שמצטרפים,
-
10:33 - 10:36ומעבר לזה, אנחנו צריכים להיות ברורים
-
10:36 - 10:38בנוגע להיפותזות,
-
10:38 - 10:41המתודולוגיות בהן אנחנו משתמשים,
-
10:41 - 10:43והביטחון שלנו בתוצאות.
-
10:43 - 10:46כמו שהמורה שלי לאלגברה בתיכון נהגה להגיד,
-
10:46 - 10:47תראו את המתמטיקה שלכם,
-
10:47 - 10:51מפני שאם אתם לא יודעים איזה צעדים לקחתם,
-
10:51 - 10:53אני לא יודעת איזה צעדים לא לקחתם,
-
10:53 - 10:55ואם אני לא יודעת איזה שאלות שאלתם,
-
10:55 - 10:58אני לא יודעת איזה שאלות לא שאלתם.
-
10:58 - 11:00וזה אומר לשאול את עצמנו, באמת,
-
11:00 - 11:01את השאלה הקשה מכל:
-
11:01 - 11:05האם המידע באמת הראה לנו את זה,
-
11:05 - 11:07או שהתוצאה גורמת לנו להרגיש
-
11:07 - 11:11יותר מצליחים ויותר בנוח?
-
11:11 - 11:14אז שותפות מדיית הבריאות,
-
11:14 - 11:15בסופו של הפרוייקט, הם היו מסוגלים
-
11:15 - 11:19למצוא ש 87 אחוז של הציוצים
-
11:19 - 11:21בנוגע לפרסומות המאוד גרפיות
-
11:21 - 11:25ומטרידות נגד עישון הביעו פחד,
-
11:25 - 11:27אבל האם הם הסיקו
-
11:27 - 11:30שהן למעשה גרמו לאנשים להפסיק לעשן?
-
11:30 - 11:33לא. זה מדע, לא קסם.
-
11:33 - 11:36אז אם אנחנו רוצים לשחרר
-
11:36 - 11:39את הכוח של המידע,
-
11:39 - 11:42אנחנו לא צריכים ללכת עיוורים
-
11:42 - 11:45לתוך החזון הטוטליטרי של העתיד של אורוול,
-
11:45 - 11:49או העתיד הטריוויאלי של האקסלי,
-
11:49 - 11:52או קוקטייל נוראי של שניהם.
-
11:52 - 11:54מה שאנחנו צריכים לעשות
-
11:54 - 11:57זה להתייחס לחשיבה ביקורתית בכבוד
-
11:57 - 11:59ולקבל השראה מדוגמאות
-
11:59 - 12:01כמו שותפות מדיית הבריאות,
-
12:01 - 12:04וכמו שהם אומרים בסרטים של גיבורי על,
-
12:04 - 12:05בואו נשתמש בכוח שלנו לטובה.
-
12:05 - 12:08תודה לכם.
-
12:08 - 12:10(מחאות כפיים)
- Title:
- מה אנחנו עושים עם כל המידע הגדול הזה
- Speaker:
- סוזן אטלינגר
- Description:
-
האם סט של מידע גורם לכם להרגיש יותר נוח? יותר מצליחים? אז הפרוש שלכם הוא מעט שגוי. בהרצאה מפתיעה, סוזן אטלינגר מסבירה למה, כשאנחנו מקבלים יותר ויותר מידע, אנחנו צריכים להעמיק את כישורי החשיבה הביקורתית. מפני שזה קשה לנוע מעבר לספירת דברים כדי להבין אותם באחת.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:23
Tal Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Tal Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Tal Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Tal Dekkers approved Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Tal Dekkers accepted Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for What do we do with all this big data? |