ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2011

Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words

סבסטיאן וורניק: 1000 הרצאות TED , 6 מילים

Filmed:
702,149 views

סבסטיאן וורניק חושב שאפשר לסכם כל הרצאת TED בשש מילים. ב TEDxZurich, הוא מראה איך לעשות את זה -- ופחות.
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

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

00:15
There's currentlyכַּיוֹם over a thousandאלף TEDTalksטד מדבר on the TEDTED websiteאתר אינטרנט.
0
0
4000
יש כרגע מעל 1000 הרצאות באתר TED.
00:19
And I guessלְנַחֵשׁ manyרב of you here
1
4000
3000
ואני מניח שרבים מכם
00:22
think that this is quiteדַי fantasticפַנטַסטִי --
2
7000
2000
חושבים שזה די פנטסטי --
00:24
exceptמלבד for me. I don't agreeלְהַסכִּים with this.
3
9000
2000
חוץ ממני. אני לא מסכים עם זה.
00:26
I think we have a situationמַצָב here.
4
11000
2000
אני חושב שיש לנו בעיה כאן.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalksטד מדבר,
5
13000
3000
מפני שאם תחשבו על זה, 1000 הרצאות TED,
00:31
that's over 1,000 ideasרעיונות worthשִׁוּוּי spreadingפְּרִיסָה.
6
16000
3000
זה יותר מ 1000 רעיונות ששוה להפיץ.
00:34
How on earthכדור הארץ
7
19000
2000
איך תפיצו
00:36
are you going to spreadהתפשטות a thousandאלף ideasרעיונות?
8
21000
2000
אלף רעיונות?
00:38
Even if you just try to get all of those ideasרעיונות into your headרֹאשׁ
9
23000
2000
אם רק תנסו להכניס את כל הרעיונות האלה לראשכם
00:40
by watchingצופה all those thousandאלף TEDTED videosסרטונים,
10
25000
2000
על ידי צפיה בכל אלף הסרטונים,
00:42
it would actuallyלמעשה currentlyכַּיוֹם take you
11
27000
3000
זה למעשה יקח לכם היום
00:45
over 250 hoursשעות to do so.
12
30000
2000
יותר מ 250 שעות לעשות את זה.
00:47
And I did a little calculationתַחשִׁיב of this.
13
32000
2000
ועשיתי חישוב קטן של זה.
00:49
The damageנֵזֶק to the economyכַּלְכָּלָה for eachכל אחד one who does this
14
34000
3000
הנזק לכלכלה על כל אחד מכם שיעשה את זה
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
הוא בערך 15,000$.
00:54
So havingשיש seenלראות this dangerסַכָּנָה to the economyכַּלְכָּלָה,
16
39000
3000
אז כשראיתי את הסיכון הזה לכלכלה,
00:57
I thought, we need to find a solutionפִּתָרוֹן to this problemבְּעָיָה.
17
42000
3000
חשבתי, אנחנו צריכים למצוא פיתרון לבעיה.
01:00
Here'sהנה my approachגִישָׁה to it all.
18
45000
2000
הנה הגישה שלי לזה.
01:02
If you look at the currentנוֹכְחִי situationמַצָב,
19
47000
2000
אם תביטו במצב הקיים,
01:04
you have a thousandאלף TEDTalksטד מדבר.
20
49000
2000
יש לכם אלף הרצאות TED.
01:06
Eachכל אחד of those TEDTalksטד מדבר has an averageמְמוּצָע lengthאורך
21
51000
2000
כל אחת מההרצאות האלו היא באורך ממוצע
01:08
of about 2,300 wordsמילים.
22
53000
2000
של בערך 2300 מילים.
01:10
Now take this togetherיַחַד
23
55000
2000
עכשיו חברו את כל זה
01:12
and you endסוֹף up with 2.3 millionמִילִיוֹן wordsמילים of TEDTalksטד מדבר,
24
57000
3000
ויש לכם 2.3 מיליון מילים בהרצאות TED.
01:15
whichאיזה is about threeשְׁלוֹשָׁה Bibles-worthתנ"ך- שווה of contentתוֹכֶן.
25
60000
3000
שזה בערך שווה ערך לשלושה ספרי תנ"ך.
01:18
The obviousברור questionשְׁאֵלָה here is,
26
63000
2000
השאלה הברורה היא,
01:20
does a TEDTalkTEDTalk really need 2,300 wordsמילים?
27
65000
3000
האם הרצאת TED באמת צריכה 2300 מילים?
01:23
Isn't there something shorterקצר יותר?
28
68000
2000
אין משהו קצר יותר?
01:25
I mean, if you have an ideaרַעְיוֹן worthשִׁוּוּי spreadingפְּרִיסָה,
29
70000
2000
אני מתכוון, אם היה לכם רעיון ששווה להפיץ,
01:27
surelyלְלֹא סָפֵק you can put it into something shorterקצר יותר
30
72000
2000
בוודאי תוכלו לתמצת אותו
01:29
than 2,300 wordsמילים.
31
74000
2000
לפחות מ 2300 מילים.
01:31
The only questionשְׁאֵלָה is, how shortקצר can you get?
32
76000
2000
השאלה היחידה היא, כמה קצר זה יכול להיות?
01:33
What's the minimumמִינִימוּם amountכמות of wordsמילים
33
78000
2000
מה הכמות המינימלית של מילים
01:35
you would need to do a TEDTalkTEDTalk?
34
80000
2000
שצריך להרצאת TED?
01:37
While I was ponderingמהרהר this questionשְׁאֵלָה,
35
82000
2000
בזמן שחשבתי על השאלה,
01:39
I cameבא acrossלְרוֹחָב this urbanעִירוֹנִי legendאגדה about Ernestארנסט Hemingwayהמינגווי,
36
84000
3000
גיליתי את האגדה האורבנית הזו על ארנסט המינגווי,
01:42
who allegedlyלִכאוֹרָה said that these sixשֵׁשׁ wordsמילים here:
37
87000
3000
שלכאורה אמר ששש המילים האלו פה:
01:45
"For saleמְכִירָה: babyתִינוֹק shoesנעליים, never wornשָׁחוּק,"
38
90000
3000
"למכירה: נעלי תינוק, מעולם לא ננעלו,"
01:48
were the bestהטוב ביותר novelרוֹמָן he had ever writtenכתוב.
39
93000
3000
היו הנובל הטוב ביותר שהוא כתב אי פעם.
01:51
And I alsoגַם encounteredנתקל ב a projectפּרוֹיֶקט calledשקוראים לו Six-Wordשש מילים Memoirsזיכרונות
40
96000
2000
וגם נתקלתי בפרוייקט שנקרא זכרונות בשש מילים
01:53
where people were askedשאל,
41
98000
2000
בו אנשים התבקשו,
01:55
take your wholeכֹּל life and please sumסְכוּם this up into sixשֵׁשׁ wordsמילים, suchכגון as these here:
42
100000
3000
קחו את כל חייכם וסכמו אותם בבקשה לשש מילים, כמו אלו פה:
01:58
"Foundמצאתי trueנָכוֹן love, marriedנָשׂוּי someoneמִישֶׁהוּ elseאַחֵר."
43
103000
2000
"מצאתי אהבת אמת, התחתנתי עם מישהו אחר."
02:00
Or "Livingחַי in existentialקיומית vacuumלִשְׁאוֹב; it sucksמוצץ."
44
105000
3000
או "חיים בוואקום אקסיסטנציאלי, זה ממש מבאס."
02:03
I actuallyלמעשה like that one.
45
108000
2000
אני למעשה אהבתי את זה.
02:05
So if a novelרוֹמָן can be put into sixשֵׁשׁ wordsמילים
46
110000
3000
אז אם סיפור שלם יכול להכנס בשש מילים
02:08
and a wholeכֹּל memoirזיכרונות can be put into sixשֵׁשׁ wordsמילים,
47
113000
3000
וזכרון חיים שלם יכול להסתכם לשש מילים,
02:11
you don't need more than sixשֵׁשׁ wordsמילים for a TEDTalkTEDTalk.
48
116000
3000
אתם לא צריכים יותר משש מילים להרצאת TED.
02:14
We could have been doneבוצע by lunchארוחת צהריים here.
49
119000
2000
היינו יכולים לסיים עד ארוחת הצהריים פה.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
אני מתכוון...
02:19
And if you did this for all thousandאלף TEDTalksטד מדבר,
51
124000
2000
ואם הייתם עושים את זה לכל אלף הרצאות TED,
02:21
you would get from 2.3 millionמִילִיוֹן wordsמילים down to 6,000.
52
126000
3000
הייתם יורדים מ 2.3 מיליון מילים ל6000.
02:24
So I thought this was quiteדַי worthwhileכְּדַאי.
53
129000
2000
אז חשבתי שזה ממש שווה.
02:26
So I startedהתחיל askingשואל all my friendsחברים,
54
131000
2000
אז התחלתי לשאול את כל חברי,
02:28
please take your favoriteהכי אהוב TEDTalkTEDTalk and put that into sixשֵׁשׁ wordsמילים.
55
133000
3000
בבקשה קחו את הרצאת TED האהובה עליכם ותמצתו אותה לשש מילים.
02:31
So here are some of the resultsתוצאות that I receivedקיבלו. I think they're quiteדַי niceנֶחְמָד.
56
136000
2000
אז הנה כמה מהתוצאות שקיבלתי. ואני חושב שהן ממש נחמדות.
02:33
For exampleדוגמא, Danדן Pink'sפינק talk on motivationמוֹטִיבָצִיָה,
57
138000
2000
לדוגמה, ההרצאה של דן פינק על מוטיבציה,
02:35
whichאיזה was prettyיפה good if you haven'tלא seenלראות it:
58
140000
2000
שהייתה די טובה אם לא ראיתם אותה:
02:37
"Dropיְרִידָה carrotגזר. Dropיְרִידָה stickמקל. Bringלְהָבִיא meaningמַשְׁמָעוּת."
59
142000
2000
"עזבו גזרים, עזבו מקלות, תביאו משמעות."
02:39
It's what he's basicallyבעיקרון talkingשִׂיחָה about in those 18 and a halfחֲצִי minutesדקות.
60
144000
3000
למעשה, על זה הוא מדבר ב 18 וחצי הדקות.
02:42
Or some even includedכלול referencesהפניות to the speakersרמקולים,
61
147000
2000
או חלק אפילו הכניסו יחוס למרצה,
02:44
suchכגון as Nathanנתן Myhrvold'sשל מירוולד speakingמדבר styleסִגְנוֹן,
62
149000
2000
כמו סגנון הדיבור של נתן מירוולדס,
02:46
or the one of Timטים Ferrissפריס,
63
151000
2000
או זה של טים פריס,
02:48
whichאיזה mightאולי be consideredנחשב a bitbit strenuousמְאוּמָץ at timesפִּי.
64
153000
3000
שיכול להיחשב מעט מעיק לפעמים.
02:51
The challengeאתגר here is, if I try to systematicallyבאופן שיטתי do this,
65
156000
3000
האתגר פה הוא, אם אני עושה את זה באופן שיטתי,
02:54
I would probablyכנראה endסוֹף up with a lot of summariesסיכומים,
66
159000
2000
הייתי מסיים בסופו של דבר עם הרבה סיכומים,
02:56
but not with manyרב friendsחברים in the endסוֹף.
67
161000
2000
אבל לא עם הרבה חברים.
02:58
So I had to find a differentשונה methodשִׁיטָה,
68
163000
2000
אז הייתי צריך למצוא שיטה אחרת,
03:00
preferablyמוּטָב involvingמעורבים totalסה"כ strangersזרים.
69
165000
2000
רצוי שמערבת זרים גמורים.
03:02
And luckilyלְמַרְבֶּה הַמַזָל there's a websiteאתר אינטרנט for that calledשקוראים לו Mechanicalמֵכָנִי Turkטורקי,
70
167000
3000
ולמזלי יש אתר בשביל זה שנקרא טורקי מכאני,
03:05
whichאיזה is a websiteאתר אינטרנט where you can postהודעה tasksמשימות
71
170000
2000
שהוא אתר בו אתם יכולים לפרסם מטלות
03:07
that you don't want to do yourselfעַצמְךָ,
72
172000
2000
שאתם לא רוצים לבצע בעצמכם,
03:09
suchכגון as "Please summarizeלְסַכֵּם this textטֶקסט for me in sixשֵׁשׁ wordsמילים."
73
174000
3000
כמו "בבקשה סכמו את הטקסט בשבילי לשש מילים."
03:12
And I didn't allowלהתיר any low-costזול countriesמדינות to work on this,
74
177000
3000
ולא הרשיתי לאף מדינה עם עלות נמוכה לעבוד על זה,
03:15
but I foundמצאתי out I could get a six-wordשש מילים summaryסיכום for just 10 centsסנט,
75
180000
4000
אבל מצאתי שיכולתי לקבל סיכום שש מילים עבור 10 סנט,
03:19
whichאיזה I think is a prettyיפה good priceמחיר.
76
184000
2000
שאני חושב שזה מחיר מצויין.
03:21
Even then, unfortunatelyלצערי,
77
186000
2000
אפילו אז, לצערי,
03:23
it's not possibleאפשרי to summarizeלְסַכֵּם eachכל אחד TEDTalkTEDTalk individuallyבנפרד.
78
188000
3000
זה לא אפשרי לסכם כל הרצאת TED בנפרד.
03:26
Because if you do the mathמתמטיקה, you have a thousandאלף TEDTalksטד מדבר,
79
191000
2000
מפני שאם תעשו את החשבון, יש לכם אלף הרצאות TED,
03:28
the payלְשַׁלֵם 10 centsסנט eachכל אחד;
80
193000
2000
התשלום הוא 10 סנט לאחת;
03:30
you have to do more than one summaryסיכום for eachכל אחד of those talksשיחות,
81
195000
3000
צריך לעשות יותר מסיכום אחד עבור כל אחת מההרצאות,
03:33
because some of them will probablyכנראה be, or are, really badרַע.
82
198000
3000
מפני שחלקם כנראה יהיו ממש גרועים.
03:36
So I would endסוֹף up payingמשלמים hundredsמאות of dollarsדולר.
83
201000
3000
אז הייתי מסיים עם תשלום של מאות דולרים.
03:39
So I thought of a differentשונה way
84
204000
2000
אז חשבתי על דרך אחרת
03:41
by thinkingחושב, well, the talksשיחות revolveסובב around certainמסוים themesערכות נושא.
85
206000
3000
חשבתי, ובכן, ההרצאות סובבות סביב נושאים מסויימים.
03:44
So what if I don't let people summarizeלְסַכֵּם
86
209000
2000
אז מה אם לא אתן לאנשים לסכם
03:46
individualאִישִׁי TEDTalksטד מדבר to sixשֵׁשׁ wordsמילים,
87
211000
2000
הרצאות TED בודדות לשש מילים,
03:48
but give them 10 TEDTalksטד מדבר at the sameאותו time
88
213000
2000
אלא נותן להם 10 הרצאות TED באותו זמן
03:50
and say, "Please do a six-wordשש מילים summaryסיכום for that one."
89
215000
3000
ואומר, "בבקשה תעשו סיכום שש מילים לזו."
03:53
I would cutגזירה my costsעלויות by 90 percentאָחוּז.
90
218000
2000
הייתי חותך את העלויות ב90 אחוז.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
אז עבור 60$,
03:58
I could summarizeלְסַכֵּם a thousandאלף TEDTalksטד מדבר
92
223000
2000
הייתי יכול לסכם אלף הרצאות TED
04:00
into just 600 summariesסיכומים,
93
225000
2000
ב 600 סיכומים בלבד,
04:02
whichאיזה would actuallyלמעשה be quiteדַי niceנֶחְמָד.
94
227000
2000
שלמעשה יהיה ממש נחמד.
04:04
Now some of you mightאולי actuallyלמעשה right now be thinkingחושב,
95
229000
2000
עכשיו חלק מכם אולי עכשיו יחשוב,
04:06
It's downrightלְגַמרֵי crazyמְטוּרָף to have 10 TEDTalksטד מדבר summarizedסיכם into just sixשֵׁשׁ wordsמילים.
96
231000
3000
זה טירוף לסכם 10 הרצאות בשש מילים.
04:09
But it's actuallyלמעשה not,
97
234000
2000
אבל בעצם זה לא,
04:11
because there's an exampleדוגמא by statisticsסטָטִיסטִיקָה professorפּרוֹפֶסוֹר, Hansהנס Roslingרוזלינג.
98
236000
3000
מפני שיש דוגמה של פרופסור לסטטיסטיקה, הנס רוסלינג.
04:14
I guessלְנַחֵשׁ manyרב of you have seenלראות one or more of his talksשיחות.
99
239000
2000
אני מניח שרבים מכם ראו אחת או יותר מהרצאותיו.
04:16
He's got eightשמונה talksשיחות onlineבאינטרנט,
100
241000
2000
יש לו שמונה הרצאות ברשת,
04:18
and those talksשיחות can basicallyבעיקרון be summedסיכם up into just fourארבעה wordsמילים,
101
243000
3000
וההרצאות האלו יכולות בעיקרון להסתכם לארבע מילים,
04:21
because that's all he's basicallyבעיקרון showingמראה us,
102
246000
2000
מפני שזה למעשה מה שהוא מראה לנו,
04:23
our intuitionאינטואיציה is really badרַע.
103
248000
2000
האינטואיציה שלנו ממש גרועה.
04:25
He always provesמוכיח us wrongלא בסדר.
104
250000
2000
הוא תמיד מוכיח לנו שאנחנו טועים.
04:27
So people on the Internetאינטרנט, some didn't do so well.
105
252000
3000
אז אנשים באינטרנט, חלקם לא הצליחו ממש טוב.
04:30
I mean, when I askedשאל them to summarizeלְסַכֵּם the 10 TEDTalksטד מדבר at the sameאותו time,
106
255000
2000
אני מתכוון, כשביקשתי מהם לסכם 10 הרצאות במקביל,
04:32
some tookלקח the easyקַל routeמַסלוּל out.
107
257000
2000
חלק בחרו בדרך הקלה.
04:34
They just had some generalכללי commentתגובה.
108
259000
3000
היתה להם רק הערה כללית.
04:37
There were othersאחרים, and I foundמצאתי this quiteדַי cheekyחוצפני.
109
262000
3000
והיו אחרים, ומצאתי את זה די חצוף.
04:40
They used theirשֶׁלָהֶם sixשֵׁשׁ wordsמילים to talk back to me
110
265000
2000
הם השתמשו בשש מילים כדי לענות לי
04:42
and askלִשְׁאוֹל me if I'd been too much on GoogleGoogle latelyלָאַחֲרוֹנָה.
111
267000
4000
ולשאול אותי אם הייתי יותר מדי זמן בגוגל לאחרונה.
04:46
And finallyסוף כל סוף alsoגַם, I never understoodהבין this,
112
271000
3000
ולבסוף גם, מעולם לא הבנתי את זה,
04:49
some people really cameבא up with theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ versionגִרְסָה of the truthאֶמֶת.
113
274000
3000
היו אנשים שבאו עם הגרסה שלהם לאמת.
04:52
I don't know any TEDTalkTEDTalk that containsמכיל this.
114
277000
3000
אני לא מכיר אף הרצאת TED שמכילה את זה.
04:55
But, oh well. In the endסוֹף, howeverלמרות זאת,
115
280000
2000
אבל, בסדר, לבסוף, בכל זאת,
04:57
and this is really amazingמדהים,
116
282000
2000
וזה ממש מדהים,
04:59
for eachכל אחד of those 10 TEDTalkTEDTalk clustersאשכולות that I submittedהוגשה,
117
284000
2000
לכל אחד ממקבצי 10 ההרצאות ששלחתי,
05:01
I actuallyלמעשה receivedקיבלו meaningfulבעל משמעות summariesסיכומים.
118
286000
2000
למעשה קיבלתי סיכומים משמעותיים.
05:03
Here are some of my favoritesלמועדפים.
119
288000
2000
הנה כמה מהחביבים עלי.
05:05
For exampleדוגמא, for all the TEDTalksטד מדבר around foodמזון,
120
290000
2000
לדוגמה, לכל ההרצאות בנושא אוכל,
05:07
someoneמִישֶׁהוּ summedסיכם this up into: "Foodמזון shapingבעיצוב bodyגוּף, brainsמוֹחַ and environmentסביבה,"
121
292000
2000
מישהו סיכם אותן ל: "אוכל מעצב גוף, את המוח והסביבה,"
05:09
whichאיזה I think is prettyיפה good.
122
294000
2000
שאני חושב שזה די טוב.
05:11
Or happinessאושר: "Strivingשאיפה towardלקראת happinessאושר =
123
296000
2000
או אושר: "חתירה לאושר =
05:13
movingמעבר דירה towardלקראת unhappinessאוּמלָלוּת."
124
298000
2000
תנועה לכיוון חוסר אושר."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
אז כאן הייתי.
05:17
I had startedהתחיל out with a thousandאלף TEDTalksטד מדבר
126
302000
2000
התחלתי עם אלף הרצאות TED
05:19
and I had 600 six-wordשש מילים summariesסיכומים for those.
127
304000
3000
והיו לי 600 סיכומי שש מילים עבורן.
05:22
Actuallyבעצם it soundedנשמע niceנֶחְמָד in the beginningהתחלה,
128
307000
2000
למעשה זה נשמע טוב בהתחלה,
05:24
but when you look at 600 summariesסיכומים, it's quiteדַי a lot.
129
309000
2000
אבל כשמסתכלים על 600 סיכומים, זה די הרבה.
05:26
It's a hugeעָצוּם listרשימה.
130
311000
2000
זו רשימה ענקית.
05:28
So I thought, I probablyכנראה have to take this one stepשלב furtherנוסף here
131
313000
4000
אז חשבתי, אני כנראה צריך לקחת את זה צעד אחד קדימה
05:32
and createלִיצוֹר summariesסיכומים of the summariesסיכומים -- and this is exactlyבְּדִיוּק what I did.
132
317000
3000
וליצור סיכומים של סיכומים -- וזה בדיוק מה שעשיתי.
05:35
So I tookלקח the 600 summariesסיכומים that I had,
133
320000
2000
אז לקחתי את 600 הסיכומים שהיו לי,
05:37
put them into nineתֵשַׁע groupsקבוצות
134
322000
2000
ושמתי אותם בתשע קבוצות
05:39
accordingלפי to the ratingsדירוגים that the talksשיחות had originallyבְּמָקוֹר receivedקיבלו on TEDTED.comcom
135
324000
4000
לפי הדרוג שהשיחות קיבלו במקור באתר TED
05:43
and askedשאל people to do summariesסיכומים of those.
136
328000
3000
וביקשתי מאנשים לעשות סיכומים של אלו.
05:46
Again, there were some misunderstandingsאי הבנות.
137
331000
2000
שוב, היו כמה אי הבנות.
05:48
For exampleדוגמא, when I had a clusterאֶשׁכּוֹל of all the beautifulיפה talksשיחות,
138
333000
2000
לדוגמה, כשהיה לי מיקבץ של כל השיחות היפות,
05:50
someoneמִישֶׁהוּ thought I was just tryingמנסה to find the ultimateסופי pick-upלאסוף lineקַו.
139
335000
3000
מישהו חשב שאני מנסה למצוא את שורת הפתיחה האולטימטיבית.
05:53
But in the endסוֹף, amazinglyמדהים,
140
338000
3000
אבל בסוף, למרבה הפלא,
05:56
again, people were ableיכול to do it.
141
341000
2000
שוב, אנשים הצליחו לעשות את זה.
05:58
For exampleדוגמא, all the courageousאַמִיץ TEDTalksטד מדבר:
142
343000
2000
לדוגמה, כל ההרצאות האמיצות בTED:
06:00
"People dyingגְסִיסָה," or "People sufferingסֵבֶל," was alsoגַם one,
143
345000
2000
"אנשים מתים," או "אנשים סובלים," גם היה אחד,
06:02
"with easyקַל solutionsפתרונות around."
144
347000
2000
"עם פתרונות פשוטים בסביבה."
06:04
Or the recipeמַתכּוֹן for the ultimateסופי jaw-droppingהלסתות TEDTalkTEDTalk:
145
349000
2000
או המתכון לשיחה פוערת הפה האולטימטיבית בTED:
06:06
"Flickrפליקר photosתמונות of intergalacticגלקטי classicalקלַאסִי composerמַלחִין."
146
351000
3000
"תמונות פליקר של מלחין קלאסי אינטרגלקטי."
06:09
I mean that's the essenceמַהוּת of it all.
147
354000
3000
אני מתכוון, זה התמצית של הכל.
06:12
Now I had my nineתֵשַׁע groupsקבוצות,
148
357000
2000
עכשיו היו לי תשע קבוצות,
06:14
but, I mean, it's alreadyכְּבָר quiteדַי a reductionצִמצוּם.
149
359000
3000
אבל, אני מתכוון, זה כבר תמצות גדול.
06:17
But of courseקוּרס, onceפַּעַם you are that farרָחוֹק, you're not really satisfiedמרוצה.
150
362000
3000
אבל כמובן, ברגע שמגיעים כל כך רחוק, אתם לא באמת מרוצים.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distilleryמַזקֵקָה,
151
365000
3000
רציתי להגיע עד הסוף, עד קצה התמצות,
06:23
startingהחל out with a thousandאלף TEDTalksטד מדבר.
152
368000
2000
להתחיל עם אלף ההרצאות מTED.
06:25
I wanted to have a thousandאלף TEDTalksטד מדבר summarizedסיכם into just sixשֵׁשׁ wordsמילים --
153
370000
3000
רציתי לסכם אלף הרצאות TED לשש מילים --
06:28
whichאיזה would be a 99.9997 percentאָחוּז reductionצִמצוּם in contentתוֹכֶן.
154
373000
4000
מה שיהיה הפחתה של 99.9997 אחוז בתוכן.
06:32
And I would only payלְשַׁלֵם $99.50 --
155
377000
3000
ואני אשלם רק 99.5$ --
06:35
so stayשָׁהוּת even belowלְהַלָן a hundredמֵאָה dollarsדולר for it.
156
380000
3000
אז נשארתי אפילו מתחת למאה דולר לזה.
06:38
So I had 50 overallבאופן כללי summariesסיכומים doneבוצע.
157
383000
2000
אז עשו לי סך הכל 50 סיכומים.
06:40
This time I paidשילם 25 centsסנט
158
385000
2000
הפעם שילמתי 25 סנט
06:42
because I thought the taskמְשִׁימָה was a bitbit harderקשה יותר.
159
387000
3000
מפני שחשבתי שהמשימה קצת קשה יותר.
06:45
And unfortunatelyלצערי when I first receivedקיבלו the answersתשובות --
160
390000
2000
ולצערי כשקיבלתי את התשובות לראשונה --
06:47
and here you'llאתה see sixשֵׁשׁ of the answersתשובות --
161
392000
2000
ופה תראו שש מהתשובות האלו --
06:49
I was a bitbit disappointedמְאוּכזָב.
162
394000
2000
זה היה קצת מאכזב.
06:51
Because I think you'llאתה agreeלְהַסכִּים, they all summarizeלְסַכֵּם some aspectאספקט of TEDTED,
163
396000
3000
מפני שאני חושב שתסכימו, הם כולם מסכמים אספקט מסויים של TED,
06:54
but to me they feltהרגיש a bitbit blandתפל,
164
399000
2000
אבל הם נראו לי מעט תפלות,
06:56
or they just had a certainמסוים aspectאספקט of TEDTED in them.
165
401000
3000
או שהיה להם רק אספקט מסויים של TED.
06:59
So I was almostכִּמעַט readyמוּכָן to give up
166
404000
3000
אז הייתי כמעט מוכן לוותר
07:02
when one night I playedשיחק around with these sentencesמשפטים
167
407000
2000
כשלילה אחד שיחקתי עם המשפטים האלה
07:04
and foundמצאתי out that there's actuallyלמעשה a beautifulיפה solutionפִּתָרוֹן in here.
168
409000
4000
ומצאתי שלמעשה יש פיתרון יפהפה פה.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
אז הנה הוא,
07:11
a crowd-sourcedקהל שמקורו, six-wordשש מילים summaryסיכום of a thousandאלף TEDTalksטד מדבר
170
416000
4000
סיכום שש מילים , שנוצר על ידי הקהל, של אלף הרצאות TED
07:15
at the valueערך of $99.50:
171
420000
3000
בערך של 99.5$:
07:18
"Why the worryדאגה? I'd ratherבמקום wonderפֶּלֶא."
172
423000
2000
"למה לדאוג? הייתי מעדיף לדמיין."
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
תודה רבה לכם.
07:22
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
174
427000
5000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com