ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic

منى شلبي: ثلاث طرق لتحديد الإحصاء السيئ

Filmed:
1,888,599 views

يصعب أحياناً معرفة ما إذا كانت الإحصائيات جديرة بثقتنا. لكن لايجب علينا إستبعادها كلية. عوضاً عن ذلك، ينبغي علينا البحث خلفها. في ثنايا هذا الحديث المبهج والمرح تطرح صحفية البيانات منى شلبي نصائح مفيدة للمساعدة في التساؤل وتفسير وفهم ما تقوله الأرقام حقاً.
- Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Now, I'm going to be talkingالحديث
about statisticsالإحصاء todayاليوم.
0
884
2763
سأتحدث عن الإحصائيات اليوم
00:15
If that makesيصنع you immediatelyفورا feel
a little bitقليلا waryحذر, that's OK,
1
3671
3138
ولو كان هذا يجعلك في الحال حذراً
بعض الشيء فلا بأس،
00:18
that doesn't make you some
kindطيب القلب of crazyمجنون conspiracyمؤامرة theoristالمنظر,
2
6833
2859
فإن هذا لن يجعلك نوعا ما
صاحب نظرية مؤامرة مهووس، بل متشكك.
00:21
it makesيصنع you skepticalمرتاب.
3
9716
1296
وعندما يتعلق الأمربالأرقام، خاصة الآن،
لابد أن تكون متشككاً.
00:23
And when it comesيأتي to numbersأعداد,
especiallyخصوصا now, you should be skepticalمرتاب.
4
11036
3886
00:26
But you should alsoأيضا be ableقادر to tell
whichالتي numbersأعداد are reliableموثوق
5
14946
3011
ولكن أيضاً لابد أن تكون قادراً على القول
أي الأرقام موثوق به وأيها ليس كذلك.
00:29
and whichالتي onesمنها aren'tلا.
6
17981
1160
00:31
So todayاليوم I want to try to give you
some toolsأدوات to be ableقادر to do that.
7
19165
3206
لذا اليوم سأحاول إعطاءكم الأدوات التي
تمكنكم من ذلك.
00:34
But before I do,
8
22395
1169
قبل أن أفعل،
أريد أن أوضح أي الأرقام أتحدث عنها هنا.
00:35
I just want to clarifyوضح whichالتي numbersأعداد
I'm talkingالحديث about here.
9
23588
2839
00:38
I'm not talkingالحديث about claimsمطالبات like,
10
26451
1635
فأنا لا أتحدث عن الادعاءات مثل،
00:40
"9 out of 10 womenنساء recommendنوصي
this anti-agingمكافحة الشيخوخة creamكريم."
11
28110
2449
"9 من 10 نساء ينصحون
بهذا الكريم المضاد للشيخوخة."
أعتقد أن كثير منا يبحثون
على أرقام كهذه.
00:42
I think a lot of us always
rollتدحرج our eyesعيون at numbersأعداد like that.
12
30583
2972
00:45
What's differentمختلف now is people
are questioningاستجواب statisticsالإحصاء like,
13
33579
2984
المختلف الآن أن الناس
يتساءلون عن إحصائيات مثل،
"معدل البطالة الأمريكي هو %5."
00:48
"The US unemploymentبطالة
rateمعدل is fiveخمسة percentنسبه مئويه."
14
36587
2014
الذي يجعل هذا الإدعاء مختلفاً
أنه لم يأتي من شركة خاصة، بل من الحكومة.
00:50
What makesيصنع this claimيطالب differentمختلف is
it doesn't come from a privateنشر companyشركة,
15
38625
3516
00:54
it comesيأتي from the governmentحكومة.
16
42165
1388
00:55
About 4 out of 10 Americansالأمريكيون
distrustعدم الثقة the economicاقتصادي dataالبيانات
17
43577
3336
والحقيقة ، أن حوالي 4 من 10 أمريكيين
لا يثقون بالبيانات الاقتصادية
00:58
that getsيحصل على reportedذكرت by governmentحكومة.
18
46937
1573
التي تصدرها الحكومة.
01:00
Amongمن بين supportersأنصار of Presidentرئيس Trumpورقة رابحة
it's even higherأعلى;
19
48534
2491
وهي أعلي بين مؤيدي الرئيس (ترامب)؛
إنها حوالي 7 من 10.
01:03
it's about 7 out of 10.
20
51049
1633
01:04
I don't need to tell anyoneأي واحد here
21
52706
1804
لست بحاجة لإخبار أحد هنا
01:06
that there are a lot of dividingالفاصل linesخطوط
in our societyالمجتمع right now,
22
54534
3011
أن هناك المزيد من الخطوط الفاصلة
في مجتمعنا الآن،
01:09
and a lot of them startبداية to make senseإحساس,
23
57569
1825
والكثيرمنهم أصبح منطقي،
بمجرد فهمك لعلاقة الناس
بأرقام الحكومة تلك.
01:11
onceذات مرة you understandتفهم people'sوالناس relationshipsالعلاقات
with these governmentحكومة numbersأعداد.
24
59418
3687
01:15
On the one handيد, there are those who say
these statisticsالإحصاء are crucialمهم,
25
63129
3336
ومن جانب، هناك أؤلئك اللذين يقولون
أن هذه الإحصائيات في غاية الأهمية.
01:18
that we need them to make senseإحساس
of societyالمجتمع as a wholeكامل
26
66489
2630
ونحن بحاجة إليهم لنفهم المجتمع ككل
ولتجاوز الحكايات العاطفية
01:21
in orderطلب to moveنقل beyondوراء
emotionalعاطفي anecdotesالحكايات
27
69143
2164
01:23
and measureقياس progressتقدم in a subjectiveشخصي way.
28
71331
2410
وقياس التقدم بطريقة (موضوعية).
01:25
And then there are the othersالآخرين,
29
73765
1467
ومن ثم هناك آخرون،
01:27
who say that these statisticsالإحصاء are elitistنخبوية,
30
75256
2156
اللذين يقولون أن هذه الإحصائيات نخبوية،
أو ربما تكون مزورة؛
01:29
maybe even riggedمزور;
31
77436
1208
فهم غير منطقيون ولا يعكسون فعلاً
ما يحدث في حياة الناس اليومية.
01:30
they don't make senseإحساس
and they don't really reflectتعكس
32
78668
2394
01:33
what's happeningحدث
in people'sوالناس everydayكل يوم livesالأرواح.
33
81086
2296
01:35
It kindطيب القلب of feelsيشعر like that secondثانيا groupمجموعة
is winningفوز the argumentجدال right now.
34
83406
3487
نوعاً ما تبدو المجموعة الثانية
أنها علي صواب حتى الآن.
01:38
We're livingالمعيشة in a worldالعالمية
of alternativeلبديل factsحقائق,
35
86917
2108
نعيش في عالم من الحقائق البديلة،
01:41
where people don't find statisticsالإحصاء
this kindطيب القلب of commonمشترك groundأرض,
36
89049
2935
حيث لا يجد الناس إحصائيات
ذات أرضية مشتركة،
01:44
this startingابتداء pointنقطة for debateالنقاش.
37
92008
1636
وهذا هو أصل الخلاف، وهذه مشكلة.
01:45
This is a problemمشكلة.
38
93668
1286
هناك فعلاً تحركات في أمريكا الآن
للتخلص من إحصائيات الحكومة كليًا.
01:46
There are actuallyفعلا
movesالتحركات in the US right now
39
94978
2067
01:49
to get ridتخلص من of some governmentحكومة
statisticsالإحصاء altogetherتماما.
40
97069
2861
01:51
Right now there's a billمشروع قانون in congressمؤتمر
about measuringقياس racialعرقي inequalityعدم المساواة.
41
99954
3387
فهناك الآن مشروع قانون في الكونجرس
حول قياس التمييز العنصري.
01:55
The draftمشروع lawالقانون saysيقول that governmentحكومة
moneyمال should not be used
42
103365
2801
تقول مسودة القانون أن أموال الحكومة
لا ينبغي إستخدامها
01:58
to collectتجميع dataالبيانات on racialعرقي segregationفصل.
43
106190
1902
لجمع المعلومات حول التميز العنصري.
هذه كارثة كلية.
02:00
This is a totalمجموع disasterكارثة.
44
108116
1885
02:02
If we don't have this dataالبيانات,
45
110025
1748
إذا لم تكن لدينا هذه الببانات،
كيف لنا أن نرصد التميز،
02:03
how can we observeرصد discriminationتمييز,
46
111797
1778
02:05
let aloneوحده fixحل it?
47
113599
1278
ناهيك عن إصلاحه؟
02:06
In other wordsكلمات:
48
114901
1188
وبمعنى أخر: كيف لحكومة
أن تصنع سياسات منصفة
02:08
How can a governmentحكومة createخلق fairمعرض policiesسياسات
49
116113
2059
02:10
if they can't measureقياس
currentتيار levelsمستويات of unfairnessظلم?
50
118196
2771
إذا كانت غير قادرة على قياس مستويات
عدم الإنصاف الحالية؟
02:12
This isn't just about discriminationتمييز,
51
120991
1794
إن هذا لا يتعلق بالتمييز العنصري وحده،
بل بكل شئ - فكروا في ذلك.
02:14
it's everything -- think about it.
52
122809
1670
كيف نسن قوانين للرعاية الصحية
02:16
How can we legislateتشريع on healthالصحة careرعاية
53
124503
1690
02:18
if we don't have good dataالبيانات
on healthالصحة or povertyفقر?
54
126217
2271
إذا لم يكن لدينا بيانات كافية
حول الصحة والفقر؟
كيف يكون لدينا نقاش عام حول الهجرة
02:20
How can we have publicعامة debateالنقاش
about immigrationهجرة
55
128512
2198
إذا لم نتفق على الأقل على
عدد الناس الداخلين والخارجين من البلاد؟
02:22
if we can't at leastالأقل agreeيوافق على
56
130734
1250
02:24
on how manyكثير people are enteringدخول
and leavingمغادرة the countryبلد?
57
132008
2643
02:26
Statisticsالإحصاء come from the stateحالة;
that's where they got theirهم nameاسم.
58
134675
3058
جاء أصل كلمة إحصائيات من كلمة تعين؛
من هنا جاء مسماها.
الهدف كان قياس نسبة السكان بشكل أفضل
لتقديم خدمة افضل لهم.
02:29
The pointنقطة was to better
measureقياس the populationتعداد السكان
59
137757
2157
02:31
in orderطلب to better serveتخدم it.
60
139938
1357
02:33
So we need these governmentحكومة numbersأعداد,
61
141319
1725
لذا نحتاج أرقام الحكومة هذه،
02:35
but we alsoأيضا have to moveنقل
beyondوراء eitherإما blindlyعلى نحو أعمى acceptingقبول
62
143068
2647
ولكن علينا أيضاً تجاوز القبول الأعمى
أو الرفض الأعمى لهم.
02:37
or blindlyعلى نحو أعمى rejectingرافض them.
63
145739
1268
02:39
We need to learnتعلم the skillsمهارات
to be ableقادر to spotبقعة badسيئة statisticsالإحصاء.
64
147031
2997
علينا تعلم مهارة القدرة
على معرفة الإحصائيات السيئة.
02:42
I startedبدأت to learnتعلم some of these
65
150052
1528
قد بدأت بتعلم بعض من هذا
عندما كنت أعمل في قسم إحصائي
02:43
when I was workingعامل
in a statisticalإحصائي department قسم، أقسام
66
151604
2166
02:45
that's partجزء of the Unitedمتحد Nationsالأمم.
67
153794
1643
تابع للأمم المتحدة.
02:47
Our jobوظيفة was to find out how manyكثير Iraqisالعراقيين
had been forcedقسري from theirهم homesمنازل
68
155461
3406
كان عملنا هو معرفة عدد العراقيين
الذين شُردوا من منازلهم بسب الحرب،
02:50
as a resultنتيجة of the warحرب,
69
158891
1158
02:52
and what they neededبحاجة.
70
160073
1158
وما يحتاجون إليه.
02:53
It was really importantمهم work,
but it was alsoأيضا incrediblyلا يصدق difficultصعب.
71
161255
3178
كان عملاً مهماً حقًا، ولكنه صعب جدًا.
كل يوم، كنا نتخذ قررات
تؤثر على دقة أرقامنا
02:56
Everyكل singleغير مرتبطة day, we were makingصناعة decisionsقرارات
72
164457
2018
02:58
that affectedمتأثر the accuracyصحة
of our numbersأعداد --
73
166499
2157
03:00
decisionsقرارات like whichالتي partsأجزاء
of the countryبلد we should go to,
74
168680
2744
قررات مثل أي الأماكن في البلاد
التي ينبغي الذهاب إليها،
03:03
who we should speakتحدث to,
75
171448
1156
من يجب أن نتكلم معه،
وما الأسئلة التي يجب أن نطرحها.
03:04
whichالتي questionsالأسئلة we should askيطلب.
76
172628
1568
03:06
And I startedبدأت to feel
really disillusionedخيبة الأمل with our work,
77
174220
2680
وبدأت أشعر بخيبة أمل حقًا بشان عملنا،
03:08
because we thought we were doing
a really good jobوظيفة,
78
176924
2518
لاعتقادنا بأننا نقوم بعمل جيد،
03:11
but the one groupمجموعة of people
who could really tell us were the Iraqisالعراقيين,
79
179466
3278
ولكن مجموعة الناس التي بإمكانها
إخبارنا أين العراقيون،
نادراً ما تتاح الفرصة لهم لإيجاد
تحليلنا، ناهيك عن النقاش بخصوصه.
03:14
and they rarelyنادرا got the chanceفرصة to find
our analysisتحليل, let aloneوحده questionسؤال it.
80
182768
3540
03:18
So I startedبدأت to feel really determinedتحدد
81
186332
1831
لذا شعرت أن الطريقة الوحيدة
لجعل الأرقام أكثر دقة
03:20
that the one way to make
numbersأعداد more accurateدقيق
82
188187
2311
هو وجود عدد كبير بقدر الإمكان
من الناس الذين نستطيع طرح أسئلة عليهم.
03:22
is to have as manyكثير people as possibleممكن
be ableقادر to questionسؤال them.
83
190522
3053
03:25
So I becameأصبح a dataالبيانات journalistصحافي.
84
193599
1434
لهذا أصبحتُ صحفية بيانات.
03:27
My jobوظيفة is findingالعثور على these dataالبيانات setsموعات
and sharingمشاركة them with the publicعامة.
85
195057
3904
عملي هو إيجاد مجموعات البيانات تلك
ومشاركتها مع العامة.
03:30
Anyoneأي واحد can do this,
you don't have to be a geekالمهووس or a nerdفظة إهانة.
86
198985
3173
أي أحد بإمكانه ذلك فلا يجب عليك
أن تكون عالمًا أو أن تدرس كثيرًا.
03:34
You can ignoreتجاهل those wordsكلمات;
they're used by people
87
202182
2355
بإمكانك تجاهل هذه الكلمات؛
التي يستخدمها الناس
للوصف بأنهم أذكياء في حين أنهم بسطاء.
بالتأكيد أي أحد بإمكانه ذلك.
03:36
tryingمحاولة to say they're smartذكي
while pretendingالتظاهر they're humbleمتواضع.
88
204561
2822
03:39
Absolutelyإطلاقا anyoneأي واحد can do this.
89
207407
1589
03:41
I want to give you guys threeثلاثة questionsالأسئلة
90
209020
2067
أريد أن أسألكم ثلاث أسئلة
03:43
that will help you be ableقادر to spotبقعة
some badسيئة statisticsالإحصاء.
91
211111
3005
ستساعدكم في تحديد بعض الإحصائيات السيئة
03:46
So, questionسؤال numberرقم one
is: Can you see uncertaintyشك?
92
214140
3507
السؤال الأول هو
هل يساوركم شعور بالشك؟
03:49
One of things that's really changedتغير
people'sوالناس relationshipصلة with numbersأعداد,
93
217671
3364
أن إحدى الأشياء التي غيرت
علاقة الناس بالأرقام،
03:53
and even theirهم trustثقة in the mediaوسائل الإعلام,
94
221059
1641
وحتي ثقتهم في وسائل الاعلام،
03:54
has been the use of politicalسياسي pollsاستطلاعات الرأي.
95
222724
2258
كانت استخدام استطلاعات الرأي السياسية.
أنا شخصيًا لدي الكثير من المشاكل معها
03:57
I personallyشخصيا have a lot of issuesمسائل
with politicalسياسي pollsاستطلاعات الرأي
96
225006
2538
03:59
because I think the roleوظيفة of journalistsالصحفيين
is actuallyفعلا to reportأبلغ عن the factsحقائق
97
227568
3376
لأنيّ أعتقد أن دور الصحفيين
في الواقع هو إيصال الحقائق
وليس محاولة التنبؤ بها،
04:02
and not attemptمحاولة to predictتنبؤ them,
98
230968
1553
خاصة إذا كانت هذة التنبؤات بإمكانها
فعلاً تدميرالديمقراطية.
04:04
especiallyخصوصا when those predictionsتوقعات
can actuallyفعلا damageضرر democracyديمقراطية
99
232545
2996
04:07
by signalingإرسال الإشارات to people:
don't botherيزعج to voteتصويت for that guy,
100
235565
2732
بالإشارة الي الناس:
لا يهم التصويت لهذا الشخص،
04:10
he doesn't have a chanceفرصة.
101
238321
1205
ليس لديه فرصة.
دعونا ننحيّ هذا جانباً الآن ونتكلم
عن دقة هذه المحاولة.
04:11
Let's setجلس that asideجانبا for now and talk
about the accuracyصحة of this endeavorمحاولة.
102
239550
3654
04:15
Basedعلى أساس on nationalالوطني electionsانتخابات
in the UKالمملكة المتحدة, Italyإيطاليا, Israelإسرائيل
103
243228
4608
بناءً على الإنتخابات القومية في المملكة
المتحدة وإيطاليا وإسرائيل
وبالطبع الإنتخابات
الرئاسية الأمريكية الأخيرة،
04:19
and of courseدورة, the mostعظم recentالأخيرة
US presidentialرئاسي electionانتخاب,
104
247860
2764
استخدموا الاستطلاعات للتنبؤ
بنتائج إنتخابية
04:22
usingاستخدام pollsاستطلاعات الرأي to predictتنبؤ electoralانتخابي outcomesالنتائج
105
250648
2137
04:24
is about as accurateدقيق as usingاستخدام the moonالقمر
to predictتنبؤ hospitalمستشفى admissionsالقبول.
106
252809
3812
تبلغ دقتها دقة الاسترشاد بالقمر
في التنبؤ بالدخول إلى المستشفى.
04:28
No, seriouslyبشكل جاد, I used actualفعلي dataالبيانات
from an academicأكاديمي studyدراسة to drawرسم this.
107
256645
4200
الآن، جدياً، لقد استخدمت بيانات حقيقية
من دراسة أكاديمية لرسم هذا.
04:32
There are a lot of reasonsأسباب why
pollingتصويت has becomeيصبح so inaccurateغير دقيق.
108
260869
3727
هناك العديد من الأسباب لماذا أصبحت
استطلاعات الرأي غير دقيقة بالمرة.
04:36
Our societiesمجتمعات have becomeيصبح really diverseمتنوع,
109
264620
1970
أصبحت مجتمعاتنا متفرقة جداً،
04:38
whichالتي makesيصنع it difficultصعب for pollstersاستطلاعات الرأي
to get a really niceلطيف representativeوكيل sampleعينة
110
266614
3821
والذي يُصعِب الأمرعلي منظمي الاستطلاعات
الحصول على عينة تمثيلية مناسبة
04:42
of the populationتعداد السكان for theirهم pollsاستطلاعات الرأي.
111
270459
1627
لعدد السكان في استطلاعهم.
04:44
People are really reluctantممانع to answerإجابة
theirهم phonesالهواتف to pollstersاستطلاعات الرأي,
112
272110
3006
فالناس يترددون حقًا في الإجابة على منظمي
الاستطلاع بالهاتف،
وأيضًا، الصادم أكثر، أن الناس قد يكذبون.
04:47
and alsoأيضا, shockinglyبصورة مروعة enoughكافية,
people mightربما lieراحه.
113
275140
2276
ولكنك بالضرورة لن تعرف بالنظر
إلى وسائل الإعلام
04:49
But you wouldn'tلن necessarilyبالضرورة
know that to look at the mediaوسائل الإعلام.
114
277440
2811
لأمر واحد، فإن إحتمالية
فوز (هيلاري كلينتون)
04:52
For one thing, the probabilityاحتمالا
of a Hillaryهيلاري Clintonكلينتون winيفوز
115
280275
2761
04:55
was communicatedترسل with decimalعدد عشري placesأماكن.
116
283060
2791
كانت شائعة في الخانات العشرية.
04:57
We don't use decimalعدد عشري placesأماكن
to describeوصف the temperatureدرجة الحرارة.
117
285875
2621
كنا لا نستخدم الخانات العشرية
لوصف درجات الحرارة.
05:00
How on earthأرض can predictingتوقع the behaviorسلوك
of 230 millionمليون votersالناخبين in this countryبلد
118
288520
4228
كيف إذًا من الممكن أن يكون التنبؤ بسلوك
230 مليون مُصوِت في هذه البلاد دقيقًا؟
05:04
be that preciseدقيق?
119
292772
1829
05:06
And then there were those sleekبطريق chartsالرسوم البيانية.
120
294625
2002
لذا كانت هناك تلك الرسوم البيانية الدقيقة.
05:08
See, a lot of dataالبيانات visualizationsتصورات
will overstateغالى في certaintyالسياقات, and it worksأعمال --
121
296651
3973
انظروا ستبالغ الكثير من التصورات البيانية
بالتاكيد، وهو نافع
05:12
these chartsالرسوم البيانية can numbخدر
our brainsعقل to criticismنقد.
122
300648
2620
هذه البيانات يمكن أن تخدر عقولنا
حتي لا ننتقدها.
05:15
When you hearسمع a statisticإحصائية,
you mightربما feel skepticalمرتاب.
123
303292
2558
عندما تسمع بإحصاء، تشعر بالشك.
05:17
As soonهكذا as it's buriedمدفون in a chartخريطة,
124
305874
1635
طالما هو موضوع في رسم بياني،
تشعرك بأنه علم موضوعي نوعًا ما،
05:19
it feelsيشعر like some kindطيب القلب
of objectiveموضوعي scienceعلم,
125
307533
2129
05:21
and it's not.
126
309686
1249
لكنه ليس كذلك.
05:22
So I was tryingمحاولة to find waysطرق
to better communicateنقل this to people,
127
310959
3103
لذا كنت أحاول إيجاد بعض الطرق
لتحسين وصول هذا للناس،
لإظهارعدم اليقين في أرقامنا لهم.
05:26
to showتبين people the uncertaintyشك
in our numbersأعداد.
128
314086
2504
05:28
What I did was I startedبدأت takingمع الأخذ
realحقيقة dataالبيانات setsموعات,
129
316614
2246
لقد بدأت بتبني مجموعات بيانات حقيقية،
وتحويلهم إلى تصورات مرسومة باليد،
05:30
and turningدوران them into
hand-drawnمرسومة باليد visualizationsتصورات,
130
318884
2652
ليتمكن الناس من معرفة عدم دقة البيانات؛
05:33
so that people can see
how impreciseغير دقيق the dataالبيانات is;
131
321560
2672
05:36
so people can see that a humanبشري did this,
132
324256
1996
ويعرفوا أن الإنسان هو من قام بذلك،
فقد وجد البيانات وتصورها.
05:38
a humanبشري foundوجدت the dataالبيانات and visualizedتصور it.
133
326276
1972
05:40
For exampleمثال, insteadفي حين أن
of findingالعثور على out the probabilityاحتمالا
134
328272
2672
على سبيل المثال، بدلاً من معرفة احتمالية
الإصابة بالإنفلونزا في شهر معين،
05:42
of gettingالحصول على the fluأنفلونزا in any givenمعطى monthشهر,
135
330968
2126
05:45
you can see the roughالخام
distributionتوزيع of fluأنفلونزا seasonالموسم.
136
333118
2792
فبإمكانك معرفة التوزيع التقريبي
للإنفلونزا الموسمية.
05:47
This is --
137
335934
1167
ها هي --
لقطة غير لطيفة في فبراير،
05:49
(Laughterضحك)
138
337125
1018
05:50
a badسيئة shotاطلاق النار to showتبين in Februaryشهر فبراير.
139
338167
1486
05:51
But it's alsoأيضا more responsibleمسؤول
dataالبيانات visualizationتصور,
140
339677
2455
لكنه تصور بياني موثوق به،
05:54
because if you were to showتبين
the exactدقيق probabilitiesالاحتمالات,
141
342156
2455
لأنه إذا اتضحت لكم الاحتمالات الفعلية،
فإن هذا يشجع الناس على تعاطي
لقاحات الإنفلونزا في الوقت الخطأ.
05:56
maybe that would encourageالتشجيع
people to get theirهم fluأنفلونزا jabsالامصال
142
344635
2592
05:59
at the wrongخطأ time.
143
347251
1456
06:01
The pointنقطة of these shakyمتزعزع linesخطوط
144
349163
1693
إن الهدف من هذه الخطوط غير المستقرة
هو تذكير الناس بعدم الدقة،
06:02
is so that people rememberتذكر
these imprecisionsعدم الدقة,
145
350880
2911
06:05
but alsoأيضا so they don't necessarilyبالضرورة
walkسير away with a specificمحدد numberرقم,
146
353815
3227
ولكن أيضًا لا يكتفون بالضرورة برقم معين،
06:09
but they can rememberتذكر importantمهم factsحقائق.
147
357066
1866
بل بإمكانهم أن يتذكروا حقائق هامة.
حقائق مثل الظلم وعدم المساواة
التي تترك أثراً كبيراً في حياتنا.
06:10
Factsحقائق like injusticeظلم and inequalityعدم المساواة
leaveغادر a hugeضخم markعلامة on our livesالأرواح.
148
358956
4024
06:15
Factsحقائق like Blackأسود Americansالأمريكيون and Nativeمحلي
Americansالأمريكيون have shorterأقصر life expectanciesالمتوقع
149
363004
4189
حقائق مثل أن الأمريكان السود والأصليين
لديهم أقصر متوسط عمري متوقع
مقارنة بالأجناس الأخرى،
والتي لن تتغير في أي وقت قريب.
06:19
than those of other racesسباقات,
150
367217
1400
06:20
and that isn't changingمتغير anytimeفي أي وقت soonهكذا.
151
368641
2138
06:22
Factsحقائق like prisonersالسجناء in the US
can be keptأبقى in solitaryالمنعزل confinementحبس cellsخلايا
152
370803
3901
حقائق مثل أن المسجونين في أمريكا
يمكن أن يوضعوا في غرف حبس انفرادي
أصغر في الحجم من مساحة
موقف السيارة العادي.
06:26
that are smallerالأصغر than the sizeبحجم
of an averageمعدل parkingموقف سيارات spaceالفراغ.
153
374728
3342
هدف هذه التصورات أيضاً هو تذكير الناس
ببعض المفاهيم الإحصائية الهامة،
06:30
The pointنقطة of these visualizationsتصورات
is alsoأيضا to remindتذكير people
154
378535
3335
06:33
of some really importantمهم
statisticalإحصائي conceptsالمفاهيم,
155
381894
2350
مثل المتوسطات.
06:36
conceptsالمفاهيم like averagesالمتوسطات.
156
384268
1636
06:37
So let's say you hearسمع a claimيطالب like,
157
385928
1668
لذا دعونا نقول أنكم سمعتم إدعاءً مثل:
06:39
"The averageمعدل swimmingسباحة poolحوض السباحة in the US
containsيحتوي على 6.23 fecalبرازي accidentsالحوادث."
158
387620
4434
"يحتوي حمام السباحة العادي في أمريكا
على 6.23 حادثة براز."
هذا لايعني أن كل حمامات السباحة في البلاد
تحتوي علي 6.23 حادثة براز بالضبط.
06:44
That doesn't mean everyكل singleغير مرتبطة
swimmingسباحة poolحوض السباحة in the countryبلد
159
392078
2797
06:46
containsيحتوي على exactlyبالضبط 6.23 turdsturds.
160
394899
2194
لذا لإيضاح ذلك،
06:49
So in orderطلب to showتبين that,
161
397117
1417
رجعت إلى البيانات الأصلية،
والتى أتت من مركز مكافحة الأمراض
06:50
I wentذهب back to the originalأصلي dataالبيانات,
whichالتي comesيأتي from the CDCCDC,
162
398558
2841
06:53
who surveyedاستطلعت 47 swimmingسباحة facilitiesمرافق.
163
401423
2065
الذي عاين 47 من مرافق السباحة.
06:55
And I just spentأنفق one eveningمساء
redistributingإعادة توزيع poopبراز الانسان.
164
403512
2391
و قضيت ليلة واحدة فقط
في إعادة توزيع البراز.
06:57
So you can kindطيب القلب of see
how misleadingمضلل averagesالمتوسطات can be.
165
405927
2682
بذلك يمكنكم أن تروا كيف
أن المتوسطات مضللة.
(ضحك)
07:00
(Laughterضحك)
166
408633
1282
07:01
OK, so the secondثانيا questionسؤال
that you guys should be askingيسأل yourselvesأنفسكم
167
409939
3901
حسنًا، السؤال الثاني الذي يجب
أن تسألوه لأنفسكم
لمعرفة الإرقام الزائفة هو:
هل بإمكاني رؤية نفسي في البيانات؟
07:05
to spotبقعة badسيئة numbersأعداد is:
168
413864
1501
07:07
Can I see myselfنفسي in the dataالبيانات?
169
415389
1967
07:09
This questionسؤال is alsoأيضا
about averagesالمتوسطات in a way,
170
417380
2913
وهو سؤال عن المتوسطات أيضا بطريقة ما،
لأن جزءاً من سبب إحباط الناس جداً
بشأن هذه الإحصائيات المحلية،
07:12
because partجزء of the reasonالسبب
why people are so frustratedمحبط
171
420317
2605
07:14
with these nationalالوطني statisticsالإحصاء,
172
422946
1495
هو أنهم لا يقولون بحق قصة
الرابح والخاسر من السياسة المحلية.
07:16
is they don't really tell the storyقصة
of who'sمنظمة الصحة العالمية winningفوز and who'sمنظمة الصحة العالمية losingفقدان
173
424465
3273
07:19
from nationalالوطني policyسياسات.
174
427762
1156
من السهل فَهم إحباط الناس الكبير
بشأن المتوسطات العالمية
07:20
It's easyسهل to understandتفهم why people
are frustratedمحبط with globalعالمي averagesالمتوسطات
175
428942
3318
عندما لا يمكنهم مطابقتها
مع تجاربهم الشخصية.
07:24
when they don't matchمباراة up
with theirهم personalالشخصية experiencesخبرة.
176
432284
2679
أردت أن أظهر للناس الطريقة التى ترتبط بها
البيانات بحياتهم اليومية.
07:26
I wanted to showتبين people the way
dataالبيانات relatesيتصل to theirهم everydayكل يوم livesالأرواح.
177
434987
3263
بدأت بعمود النصائح هذا المدعو
"عزيزتي منى،"
07:30
I startedبدأت this adviceالنصيحة columnعمود
calledمسمي "Dearالعزيز Monaمنى,"
178
438274
2246
حيث سيكتب الناس إلي
عن أسئلتهم واهتماماتهم.
07:32
where people would writeاكتب to me
with questionsالأسئلة and concernsاهتمامات
179
440544
2726
وحاولت أن أٌجيبهم بالبيانات.
07:35
and I'd try to answerإجابة them with dataالبيانات.
180
443294
1784
سألني الناس عن أي شئ.
07:37
People askedطلبت me anything.
181
445102
1200
أسئلة مثل "هل هو طبيعي أن
أنام في سرير منفصل عن زوجتي؟"
07:38
questionsالأسئلة like, "Is it normalعادي to sleepينام
in a separateمنفصل bedالسرير to my wifeزوجة?"
182
446326
3261
"هل يندم الناس على وشومهم؟"
07:41
"Do people regretيندم theirهم tattoosالوشم?"
183
449611
1591
"ما معني الموت لأسباب طبيعية؟"
07:43
"What does it mean to dieموت
of naturalطبيعي >> صفة causesالأسباب?"
184
451226
2164
كل هذه أسئلة رائعة، لأنها تجعلك تفكر
في طرق إيجاد وإيصال تلك الأرقام.
07:45
All of these questionsالأسئلة are great,
because they make you think
185
453414
2966
07:48
about waysطرق to find
and communicateنقل these numbersأعداد.
186
456404
2336
إذا ما سألك أحد،
"ما مقدار البول الذي يعد كثيراً؟"
07:50
If someoneشخصا ما asksيسأل you,
"How much peeبول is a lot of peeبول?"
187
458764
2503
وهو سؤال قد سُئلته،
07:53
whichالتي is a questionسؤال that I got askedطلبت,
188
461291
2458
أنتم تريدون فعلَا أن تتأكدوا من أن
هذه التصورات منطقية
07:55
you really want to make sure
that the visualizationتصور makesيصنع senseإحساس
189
463773
2980
لأكبر قدر ممكن من الناس.
07:58
to as manyكثير people as possibleممكن.
190
466777
1747
فهذه الأرقام غير متوفرة.
08:00
These numbersأعداد aren'tلا unavailableغير متوفره.
191
468548
1575
وفي بعض الأحيان تُدفن
في ملحق دراسة أكاديمية.
08:02
Sometimesبعض الأحيان they're just buriedمدفون
in the appendixالملحق of an academicأكاديمي studyدراسة.
192
470147
3507
وهي ليست غامضة بالتأكيد؛
08:05
And they're certainlyمن المؤكد not inscrutableغامض;
193
473678
1839
إذا أردتم اختبار هذه الأرقام
حسب مقدار التبول
08:07
if you really wanted to testاختبار
these numbersأعداد on urinationتبول volumeالصوت,
194
475541
2975
يمكن أن تُحضر زجاجة وتجربها بنفسك.
08:10
you could grabإختطاف a bottleزجاجة
and try it for yourselfنفسك.
195
478540
2257
الغرض من هذا ليس بالضرورة
أن كل مجموعة بيانات لها صلة بك بالضرورة.
08:12
(Laughterضحك)
196
480821
1008
08:13
The pointنقطة of this isn't necessarilyبالضرورة
197
481853
1694
08:15
that everyكل singleغير مرتبطة dataالبيانات setجلس
has to relateترتبط specificallyعلى وجه التحديد to you.
198
483571
2877
أنا مهتمة بعدد النساء اللواتي فرض
عليهن غرامة في فرنسا
08:18
I'm interestedيستفد in how manyكثير womenنساء
were issuedنشر finesالغرامات in Franceفرنسا
199
486472
2880
بسب غطاء الوجة، أو النقاب،
08:21
for wearingيلبس the faceوجه veilحجاب, or the niqabالنقاب,
200
489376
1959
وحتي إن لم أكن أعيش في فرنسا أو أرتديه.
08:23
even if I don't liveحي in Franceفرنسا
or wearالبس، ارتداء the faceوجه veilحجاب.
201
491359
2618
والمقصد من السؤال عن مكانك المناسب
هو معرفة أكبر قدر من السياق،
08:26
The pointنقطة of askingيسأل where you fitلائق بدنيا in
is to get as much contextسياق الكلام as possibleممكن.
202
494001
3835
فالأمر يتعلق بالخروج من نقطة بيانات واحدة،
مثل معدل البطالة يبلغ %5،
08:29
So it's about zoomingالتكبير out
from one dataالبيانات pointنقطة,
203
497860
2191
08:32
like the unemploymentبطالة rateمعدل
is fiveخمسة percentنسبه مئويه,
204
500075
2104
ومعرفة كيف يتغير بمرور الوقت،
08:34
and seeingرؤية how it changesالتغييرات over time,
205
502203
1757
أو كيف يتغير حسب الحالة التعليمية
08:35
or seeingرؤية how it changesالتغييرات
by educationalتربوي statusالحالة --
206
503984
2650
08:38
this is why your parentsالآباء always
wanted you to go to collegeكلية --
207
506658
3104
هذا سبب أن والديك يريدونك
أن تلتحق بالجامعة
أو كيف يتنوع حسب الجنس.
08:41
or seeingرؤية how it variesيختلف by genderجنس.
208
509786
2032
08:43
Nowadaysالوقت الحاضر, maleالذكر unemploymentبطالة rateمعدل is higherأعلى
209
511842
2127
في الوقت الحاضر، يعد معدل البطالة
عند الذكور أعلى من معدلها عند الإناث.
08:45
than the femaleإناثا unemploymentبطالة rateمعدل.
210
513993
1700
فحتى مطلع القرن الثامن عشر كان العكس.
08:47
Up untilحتى the earlyمبكرا '80s,
it was the other way around.
211
515717
2695
08:50
This is a storyقصة of one
of the biggestأكبر changesالتغييرات
212
518436
2117
ها هي قصة واحدة من أكبر التغيرات
التي حدثت في المجتمع الأمريكي،
08:52
that's happenedحدث in Americanأمريكي societyالمجتمع,
213
520577
1720
ها هي الآن في الرسم البياني،
عندما ننظر أبعد من المتوسطات،
08:54
and it's all there in that chartخريطة,
onceذات مرة you look beyondوراء the averagesالمتوسطات.
214
522321
3276
المحاور هي كل شئ.
08:57
The axesمحاور are everything;
215
525621
1165
فإن غيرت مقياس الرسم، بإمكانك تغيير القصة.
08:58
onceذات مرة you changeيتغيرون the scaleمقياس,
you can changeيتغيرون the storyقصة.
216
526810
2669
حسناً، إذاً السؤال الثالث
الذي أريدكم أن يا تفكروا فيه
09:01
OK, so the thirdالثالث and finalنهائي questionسؤال
that I want you guys to think about
217
529503
3380
09:04
when you're looking at statisticsالإحصاء is:
218
532907
1819
عندما ننظر إلى الإحصاء:
كيف جُمعت البيانات؟
09:06
How was the dataالبيانات collectedجمع?
219
534750
1873
حتي الآن، تكلمت فقط
عن طريقة إيصال البيانات،
09:09
So farبعيدا, I've only talkedتحدث about the way
dataالبيانات is communicatedترسل,
220
537667
2939
09:12
but the way it's collectedجمع
mattersالقضايا just as much.
221
540630
2276
ولكن طريقة جمعها تعني الكثير أيضاً.
أعلم أن هذا صعب،
09:14
I know this is toughقاسي,
222
542930
1167
لأن المنهجيات يمكن أن تكون مبهمة
وفي الواقع مملة نوعاً ما،
09:16
because methodologiesالمنهجيات can be opaqueمبهمة
and actuallyفعلا kindطيب القلب of boringملل,
223
544121
3081
لكن هناك بعض الخطوات البسيطة
يمكن أن تأخذها لتفحص ذلك.
09:19
but there are some simpleبسيط stepsخطوات
you can take to checkالتحقق من this.
224
547226
2873
سأستخدم واحد هنا على الأقل.
09:22
I'll use one last exampleمثال here.
225
550123
1839
09:24
One pollتصويت foundوجدت that 41 percentنسبه مئويه of Muslimsمسلمون
in this countryبلد supportالدعم jihadالجهاد,
226
552309
3887
كشف استطلاع للرأي أن %41 من المسلمين
في هذا البلد يؤيدون الجهاد،
ومن الواضح أنه أمر مفزع،
وقد صدر في 2015 في كل مكان.
09:28
whichالتي is obviouslyبوضوح prettyجميلة scaryمخيف,
227
556220
1525
09:29
and it was reportedذكرت everywhereفي كل مكان in 2015.
228
557769
2642
حينما أريد تفحص رقم مثل هذا،
09:32
When I want to checkالتحقق من a numberرقم like that,
229
560435
2615
أبدأ أولاً بإيجاد التساؤل الأصلي.
09:35
I'll startبداية off by findingالعثور على
the originalأصلي questionnaireاستطلاع.
230
563074
2501
09:37
It turnsيتحول out that journalistsالصحفيين
who reportedذكرت on that statisticإحصائية
231
565599
2926
اتضح أن الصحفيين الذين أوردوا الإحصاء
09:40
ignoredتجاهل a questionسؤال
lowerخفض down on the surveyالدراسة الاستقصائية
232
568549
2231
أغفلوا سؤالاً في آخر الإحصاء
الذي يسأل المشاركين ما تعريفهم لـ "الجهاد"
09:42
that askedطلبت respondentsالمستطلعين
how they definedتعريف "jihadالجهاد."
233
570804
2346
09:45
And mostعظم of them definedتعريف it as,
234
573174
1981
وأغلبهم عرفه بـ "جهاد المسلم
الشخصي والسلمي ليكون أكثر تديناً."
09:47
"Muslims'المسلمين personalالشخصية, peacefulامن struggleصراع
to be more religiousمتدين."
235
575179
3942
فقط %16عرفه بـ
"الحرب المقدسة العنيفة على الكفار."
09:51
Only 16 percentنسبه مئويه definedتعريف it as,
"violentعنيف holyمقدس warحرب againstضد unbelieversالكافرين."
236
579145
4194
تلك هي النقطة الأهم:
09:55
This is the really importantمهم pointنقطة:
237
583363
2430
09:57
basedعلى أساس on those numbersأعداد,
it's totallyتماما possibleممكن
238
585817
2155
بناءً على تلك الأرقام، فإنه ممكن تمامًا
09:59
that no one in the surveyالدراسة الاستقصائية
who definedتعريف it as violentعنيف holyمقدس warحرب
239
587996
3105
أن لا يكون أحد في الإحصاء
قد عرفه بالحرب المقدسة العنيفة
10:03
alsoأيضا said they supportالدعم it.
240
591125
1332
وأيضًا قالوا أنهم يدعموها.
10:04
Those two groupsمجموعة mightربما not overlapتداخل at all.
241
592481
2208
هاتين المجموعتين لا يمكن أن تتداخل ابداً
10:07
It's alsoأيضا worthيستحق askingيسأل
how the surveyالدراسة الاستقصائية was carriedحمل out.
242
595122
2637
وجدير بالسؤال كذلك هو كيف تم الإحصاء.
كان هذا شئ يسمى خيار الاستطلاع،
10:09
This was something calledمسمي an opt-inالتقيد في pollتصويت,
243
597783
1998
10:11
whichالتي meansيعني anyoneأي واحد could have foundوجدت it
on the internetالإنترنت and completedمنجز it.
244
599805
3402
والذي يعني أن أي شخص يمكن أن يجده
على الإنترنت ويكمله.
لم يكن ثمة سبيل لمعرفة ما إذا كان
هؤلاء الناس مسلمين فعلاً.
10:15
There's no way of knowingمعرفة
if those people even identifiedمحدد as Muslimمسلم.
245
603231
3339
10:18
And finallyأخيرا, there were 600
respondentsالمستطلعين in that pollتصويت.
246
606594
2612
وأخيراً، كان هناك 600 مشارك في الاستطلاع.
هناك ما يقرب من ثلاثة مليون
مسلم في هذا البلد.
10:21
There are roughlyبقسوة threeثلاثة millionمليون
Muslimsمسلمون in this countryبلد,
247
609230
2654
وفق مركز (بيو) للبحوث.
10:23
accordingعلي حسب to Pewأحد المقاعد الخشبية الطويلة Researchابحاث Centerمركز.
248
611908
1607
ما يعني أن الاستطلاع شمل فقط واحد
من كل 5,000 مسلم تقريباً في هذا البلد.
10:25
That meansيعني the pollتصويت spokeسلك to roughlyبقسوة
one in everyكل 5,000 Muslimsمسلمون
249
613539
2993
10:28
in this countryبلد.
250
616556
1168
هذا هو أحد الأسباب
10:29
This is one of the reasonsأسباب
251
617748
1266
10:31
why governmentحكومة statisticsالإحصاء
are oftenغالبا better than privateنشر statisticsالإحصاء.
252
619038
3607
الذي يجعل إحصائيات الحكومة أفضل
بكثير من الإحصائيات الخاصة.
وقد يشمل إحصاء ما بضع المئات
من الأشخاص، أو حتى الف،
10:34
A pollتصويت mightربما speakتحدث to a coupleزوجان
hundredمائة people, maybe a thousandألف,
253
622669
3035
أو لو كانت شركة "لوريال" تحاول بيع
منتجات البشرة في 2005،
10:37
or if you're L'Orealلوريال, tryingمحاولة to sellيبيع
skinبشرة careرعاية productsمنتجات in 2005,
254
625728
3058
بذلك تكون قد تحدثت مع 48 امراة
لإقناعنا بأنها ناجحة.
10:40
then you spokeسلك to 48 womenنساء
to claimيطالب that they work.
255
628810
2417
10:43
(Laughterضحك)
256
631251
1026
(ضحك)
ليس لدى الشركات الخاصة اهتمام كبير
لتحصيل أرقام صحيحة،
10:44
Privateنشر companiesالشركات don't have a hugeضخم
interestفائدة in gettingالحصول على the numbersأعداد right,
257
632301
3556
هم فقط يريدون الأرقام الصحيحة.
10:47
they just need the right numbersأعداد.
258
635881
1755
الإحصائيات الحكومية ليست كذلك.
10:49
Governmentالحكومي statisticiansالإحصاء aren'tلا like that.
259
637660
2020
نظرياً، على الأقل، فهم
غير متحيزون تماماً،
10:51
In theoryنظرية, at leastالأقل,
they're totallyتماما impartialنزيه,
260
639704
2447
10:54
not leastالأقل because mostعظم of them do
theirهم jobsوظائف regardlessبغض النظر of who'sمنظمة الصحة العالمية in powerقوة.
261
642175
3501
على الأقل لأن معظمهم يقومون بعملهم
بغض النظر عمن له اليد العليا.
فهم الموظفون الحكوميون.
10:57
They're civilمدني servantsخدم.
262
645700
1162
وللقيام بعملهم بشكل مناسب،
10:58
And to do theirهم jobsوظائف properlyبصورة صحيحة,
263
646886
1964
11:00
they don't just speakتحدث
to a coupleزوجان hundredمائة people.
264
648874
2363
فإنهم لا يتحدثون فقط إلى بضع
المئات من الناس.
إن أرقام البطالة التي احتفظ بها في المرجع
11:03
Those unemploymentبطالة numbersأعداد
I keep on referencingالرجوع
265
651261
2318
صدرت عن مكتب الإحصائيات العمالية،
11:05
come from the Bureauمكتب of Laborالعمل Statisticsالإحصاء,
266
653603
2004
وكي يقوموا بتقديراتهم،
11:07
and to make theirهم estimatesالتقديرات,
267
655631
1335
فقد تناولوا ما يزيد عن 140,000
من الشركات التجارية في هذا البلد.
11:08
they speakتحدث to over 140,000
businessesالأعمال in this countryبلد.
268
656990
3489
لقد فهمتها، إنها محبطة.
11:12
I get it, it's frustratingمحبط.
269
660503
1725
فإذا أردت اختبار إحصاء صادر عن شركة خاصة،
11:14
If you want to testاختبار a statisticإحصائية
that comesيأتي from a privateنشر companyشركة,
270
662252
3115
فيمكن أن تشتري كريم الوجه لك
ولمجموعة من أصدقائك، ثم جربوه،
11:17
you can buyيشترى the faceوجه creamكريم for you
and a bunchباقة of friendsاصحاب, testاختبار it out,
271
665391
3361
إن لم يكن ناجحاً، يمكنك أن تقول
أن الأرقام كانت خاطئة.
11:20
if it doesn't work,
you can say the numbersأعداد were wrongخطأ.
272
668776
2591
ولكن كيف يمكنكم الشك في إحصائيات الحكومة؟
ذلك بأن تستمروا في فحص كل شئ.
11:23
But how do you questionسؤال
governmentحكومة statisticsالإحصاء?
273
671391
2146
11:25
You just keep checkingتدقيق everything.
274
673561
1630
وأن تعرفوا كيف جمعوا الأرقام.
11:27
Find out how they collectedجمع the numbersأعداد.
275
675215
1913
وأن تجودوا كل شئ تريدون
أن تروه في الرسم البياني.
11:29
Find out if you're seeingرؤية everything
on the chartخريطة you need to see.
276
677152
3125
لكن لا تـفقدوا الثقة في الأرقام كلية،
لأنكم إذا فعلتم،
11:32
But don't give up on the numbersأعداد
altogetherتماما, because if you do,
277
680301
2965
سنتجاهل بذلك بقررات السياسة العامة،
11:35
we'llحسنا be makingصناعة publicعامة policyسياسات
decisionsقرارات in the darkداكن,
278
683290
2439
مستخدمين فقط اهتمامتنا الخاصة لترشدنا.
11:37
usingاستخدام nothing but privateنشر
interestsالإهتمامات to guideيرشد us.
279
685753
2262
شكراً لكم.
11:40
Thank you.
280
688039
1166
(تصفيق)
11:41
(Applauseتصفيق)
281
689229
2461
Translated by Eman Shahen
Reviewed by Nada Qanbar

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com