ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.

Why you should listen

In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.

Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."

Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't

More profile about the speaker
Nate Silver | Speaker | TED.com
TED2009

Nate Silver: Does racism affect how you vote?

נייט סילבר: האם הגזע משפיע על הבחירות?

Filmed:
498,847 views

לנייט סילבר יש תשובות לשאלות שנויות במחלוקת על פוליטיקה וגזע: האם הגזע של אובמה פגע בתוצאות הבחירות שלו בכמה מקומות? סטטיסטיקות ומיתוסים מתנגשים בהרצאה המרתקת הזו שמסתיימת עם תובנה מדהימה על איך תכנון עירוני יכול לקדם סובלנות.
- Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio

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

00:15
I want to talk about the electionבְּחִירָה.
0
0
3000
אני רוצה לדבר על בחירות.
00:18
For the first time in the Unitedמאוחד Statesמדינות, a predominantlyבעיקר whiteלבן groupקְבוּצָה of votersהבוחרים
1
3000
3000
בפעם הראשונה בארצות הברית, קבוצת בוחרים לבנה בעיקרה
00:21
votedהצביעו for an African-Americanאפריקאי אמריקאי candidateמוּעֲמָד for Presidentנָשִׂיא.
2
6000
3000
בחרה מתמודד אפרו אמריקאי לנשיא.
00:24
And in factעוּבדָה Barackברק Obamaאובמה did quiteדַי well.
3
9000
2000
ולמעשה ברק אובמה הצליח די טוב.
00:26
He wonזכית 375 electoralהבחירות votesקולות.
4
11000
2000
הוא זכה ב375 אלקטורים.
00:28
And he wonזכית about 70 millionמִילִיוֹן popularפופולרי votesקולות
5
13000
3000
והוא זכה ב70 מיליון קולות פופולריים
00:31
more than any other presidentialנְשִׂיאוּתִי candidateמוּעֲמָד --
6
16000
2000
יותר מכל מתמודד אחר לנשיאות,
00:33
of any raceגזע, of any partyמפלגה -- in historyהִיסטוֹרִיָה.
7
18000
3000
מכל גזע, מכל מפלגה, בהיסטוריה.
00:36
If you compareלְהַשְׁווֹת how Obamaאובמה did againstמול how Johnג'ון Kerryקרי had doneבוצע fourארבעה yearsשנים earlierמוקדם יותר --
8
21000
4000
אם תשוו את ההצלחה של אובמה לעומת ההצלחה של ג'ון קרי ארבע שנים מוקדם יותר --
00:40
Democratsדמוקרטים really like seeingרְאִיָה this transitionמַעֲבָר here,
9
25000
3000
הדמוקרטיים באמת נהנים לראות את השינוי כאן,
00:43
where almostכִּמעַט everyכֹּל stateמדינה becomesהופך bluerbluer, becomesהופך more democraticדֵמוֹקרָטִי --
10
28000
4000
כשכמעט כל מדינה נעשית כחולה יותר, נעשית יותר דמוקרטית --
00:47
even statesמדינות Obamaאובמה lostאבד, like out westמַעֲרָב,
11
32000
2000
אפילו מדינות שאובמה הפסיד בהן, כמו במערב.
00:49
those statesמדינות becameהפכתי more blueכָּחוֹל.
12
34000
2000
המדינות האלה נעשו כחולות יותר.
00:51
In the southדָרוֹם, in the northeastצְפוֹן מִזרָח, almostכִּמעַט everywhereבכל מקום
13
36000
3000
בדרום, בצפון מזרח, כמעט בכל מקום
00:54
but with a coupleזוּג of exceptionsחריגים here and there.
14
39000
3000
אבל עם כמה חריגים פה ושם.
00:57
One exceptionיוצא מן הכלל is in Massachusettsמסצ'וסטס.
15
42000
2000
חריגה אחת היא מסצ'וסטס.
00:59
That was Johnג'ון Kerry'sשל קרי home stateמדינה.
16
44000
2000
שהיתה מדינת הבית של ג'ון קרי.
01:01
No bigגָדוֹל surpriseהַפתָעָה, Obamaאובמה couldn'tלא יכול do better than Kerryקרי there.
17
46000
2000
לא הפתעה גדולה, אובמה לא היה יכול להצליח יותר מג'ון קרי שם.
01:03
Or in Arizonaאריזונה, whichאיזה is Johnג'ון McCain'sשל מקיין home,
18
48000
2000
או באריזונה, שהיא ביתו של ג'ון מק'קיין,
01:05
Obamaאובמה didn't have much improvementהַשׁבָּחָה.
19
50000
2000
לאובמה לא היה שיפור משמעותי.
01:07
But there is alsoגַם this partחֵלֶק of the countryמדינה, kindסוג of in the middleאֶמצַע regionאזור here.
20
52000
2000
אבל יש גם את החלק הזה של הארץ, האזור המרכזי הזה.
01:09
This kindסוג of Arkansasארקנסו, Tennesseeטנסי, Oklahomaאוקלהומה, Westמַעֲרָב Virginiaוירג'יניה regionאזור.
21
54000
4000
האזור הזה של ארקנסו, טנסי, אוקלהומה ומערב ורג'יניה.
01:13
Now if you look at '96, Billשטר כסף Clintonקלינטון --
22
58000
2000
עכשיו אם תביטו ב96, ביל קלינטון,
01:15
the last Democratדֵמוֹקרָט to actuallyלמעשה winלנצח -- how he did in '96,
23
60000
3000
הדמוקרט האחרון שזכה, איך הוא הצליח ב96,
01:18
you see realאמיתי bigגָדוֹל differencesהבדלים in this partחֵלֶק of the countryמדינה right here,
24
63000
3000
אתם רואים הבדלים גדולים בחלק הזה של הארץ כאן --
01:21
the kindסוג of Appalachiansאפלאצ'ים, OzarksOzarks, highlandsהרמה regionאזור, as I call it:
25
66000
4000
האזור הגבוה של האפלאצ'ים, אוזארק, כך אני קורא לו.
01:25
20 or 30 pointנְקוּדָה swingsנַדְנֵדָה
26
70000
2000
20 או 30 נקודות עוברות
01:27
from how Billשטר כסף Clintonקלינטון did in '96 to how Obamaאובמה did
27
72000
2000
ממה שקלינטון קיבל ב96 למה שאובמה קיבל
01:29
in 2008.
28
74000
2000
ב2008.
01:31
Yes Billשטר כסף Clintonקלינטון was from Arkansasארקנסו, but these are very, very profoundעָמוֹק differencesהבדלים.
29
76000
5000
כן ביל קלינטון היה מארקנסו, אבל אלה הבדלים עמוקים.
01:36
So, when we think about partsחלקים of the countryמדינה like Arkansasארקנסו, you know.
30
81000
2000
אז, כשאנחנו חושבים על החלקים האלה של הארץ כמו ארקנסו, אתם יודעים.
01:38
There is a bookסֵפֶר writtenכתוב calledשקוראים לו, "What's the Matterחוֹמֶר with Kansasקנזס?"
31
83000
3000
יש ספר שנכתב, מה הבעיה עם קנסס?
01:41
But really the questionשְׁאֵלָה here -- Obamaאובמה did relativelyיחסית well in Kansasקנזס.
32
86000
3000
אבל השאלה האמיתית כאן היא -- אובמה הצליח די טוב בקנסס.
01:44
He lostאבד badlyרע but everyכֹּל Democratדֵמוֹקרָט does.
33
89000
2000
הוא הפסיד די גרוע אבל כל דמוקרט ככה.
01:46
He lostאבד no worseרע יותר than mostרוב people do.
34
91000
2000
הוא לא הפסיד יותר גרוע מאחרים.
01:48
But yeah, what's the matterחוֹמֶר with Arkansasארקנסו?
35
93000
4000
אבל כן, מה הבעיה עם ארקנסו?
01:52
(Laughterצחוק)
36
97000
1000
(צחוק)
01:53
And when we think of Arkansasארקנסו we tendנוטה to have prettyיפה negativeשלילי connotationsקונוטציות.
37
98000
3000
כשאנחנו חושבים על ארקנסו נוטות להיות לנו קונוטציות שליליות.
01:56
We think of a bunchצְרוֹר of rednecksrednecks, quoteציטוט, unquoteללא רישום, with gunsאקדחים.
38
101000
3000
אנחנו חושבים על חבורה של אדומי צוואר, פתח מרכאות, סגור מרכאות, עם רובים.
01:59
And we think people like this probablyכנראה don't want to voteהַצבָּעָה
39
104000
3000
ואנחנו חושבים שאנשים כאלה לא רוצים לבחור
02:02
for people who look like this and are namedבשם Barackברק Obamaאובמה.
40
107000
3000
באנשים שנראים ככה, ונקראים ברק אובמה.
02:05
We think it's a matterחוֹמֶר of raceגזע. And is this fairהוֹגֶן?
41
110000
3000
אנחנו חושבים שזה עניין של גזע. והאם זה פייר?
02:08
Are we kindסוג of stigmatizingסטיגמות people from Arkansasארקנסו, and this partחֵלֶק of the countryמדינה?
42
113000
3000
האם אנחנו מתייגים אנשים מארקנסו, והחלק הזה של הארץ?
02:11
And the answerתשובה is: it is at leastהכי פחות partiallyחלקית fairהוֹגֶן.
43
116000
3000
והתשובה היא כן, זה לפחות חלקית צודק.
02:14
We know that raceגזע was a factorגורם, and the reasonסיבה why we know that
44
119000
2000
אנחנו יודעים שגזע היה גורם, והסיבה שאנחנו יודעים זאת
02:16
is because we askedשאל those people.
45
121000
2000
היא מפני ששאלנו את האנשים האלה.
02:18
Actuallyבעצם we didn't askלִשְׁאוֹל them, but when they conductedמנוהל
46
123000
2000
למען האמת לא שאלנו אותם, אבל כשהם ערכו
02:20
exitיְצִיאָה pollsסקרים in everyכֹּל stateמדינה,
47
125000
2000
סקרי יציאה בכל מדינה,
02:22
in 37 statesמדינות, out of the 50,
48
127000
2000
ב37 מדינות מתוך 50,
02:24
they askedשאל a questionשְׁאֵלָה, that was prettyיפה directישיר, about raceגזע.
49
129000
3000
הם שאלו שאלה, שהיתה די ישירה, על גזע.
02:27
They askedשאל this questionשְׁאֵלָה.
50
132000
2000
הם שאלו את השאלה הזו.
02:29
In decidingמחליט your voteהַצבָּעָה for Presidentנָשִׂיא todayהיום, was the raceגזע
51
134000
2000
בהחלטה מי יהיה נשיא היום, האם הגזע
02:31
of the candidateמוּעֲמָד a factorגורם?
52
136000
2000
של המתמודד היה שיקול?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, raceגזע was a factorגורם;
53
138000
3000
אנחנו מחפשים אנשים שאמרו, "כן, הגזע היה שיקול;
02:36
moreoverיתר על כך it was an importantחָשׁוּב factorגורם, in my decisionהַחְלָטָה,"
54
141000
2000
יותר מזה זה היה שיקול מכריע, בהחלטה שלי."
02:38
and people who votedהצביעו for Johnג'ון McCainמקיין
55
143000
3000
ואנשים שהצביעו בשביל ג'ון מק'קיין
02:41
as a resultתוֹצָאָה of that factorגורם,
56
146000
2000
כתוצאה מהשיקול הזה,
02:43
maybe in combinationקוֹמבִּינַצִיָה with other factorsגורמים, and maybe aloneלבד.
57
148000
2000
אולי בנוסף לשיקולים אחרים, ואולי לא.
02:45
We're looking for this behaviorהִתְנַהֲגוּת amongבין whiteלבן votersהבוחרים
58
150000
3000
אנחנו מחפשים את ההתנהגות הזו בבוחרים,
02:48
or, really, non-blackלא שחור votersהבוחרים.
59
153000
3000
או למען האמת, בוחרים לא שחורים.
02:51
So you see bigגָדוֹל differencesהבדלים in differentשונה partsחלקים
60
156000
2000
אז אתם רואים, הבדלים גדולים בחלקים שונים
02:53
of the countryמדינה on this questionשְׁאֵלָה.
61
158000
2000
של הארץ, בשאלה הזו.
02:55
In Louisianaלואיזיאנה, about one in fiveחָמֵשׁ whiteלבן votersהבוחרים
62
160000
3000
בלואיזיאנה, אחד מחמישה בוחרים לבנים
02:58
said, "Yes, one of the bigגָדוֹל reasonsסיבות why I votedהצביעו againstמול Barackברק Obamaאובמה
63
163000
3000
אמר, "כן, אחת הסיבות העיקריות שהצבעתי נגד ברק אובמה
03:01
is because he was an African-Americanאפריקאי אמריקאי."
64
166000
2000
היא בגלל שהוא היה אפרו-אמריקאי."
03:03
If those people had votedהצביעו for Obamaאובמה,
65
168000
2000
אם האנשים האלה היו מצביעים לאובמה,
03:05
even halfחֲצִי of them, Obamaאובמה would have wonזכית Louisianaלואיזיאנה safelyבבטחה.
66
170000
4000
אפילו חצי מהם, אובמה היה זוכה בלואיזיאנה בקלות.
03:09
Sameאותו is trueנָכוֹן with, I think, all of these statesמדינות you see on the topחלק עליון of the listרשימה.
67
174000
2000
אותו דבר, לדעתי, בכל המדינות שאתם רואים בראש הרשימה.
03:11
Meanwhileבינתיים, Californiaקליפורניה, Newחָדָשׁ Yorkיורק, we can say, "Oh we're enlightenedנָאוֹר"
68
176000
4000
בינתיים, קליפורניה, ניו יורק. אנחנו יכולים להגיד, "או אנחנו נאורים,"
03:15
but you know, certainlyבְּהֶחלֵט a much lowerנמוך יותר incidenceשכיחות of this
69
180000
2000
אבל אתם יודעים, בהחלט הודו בכמות קטנה יותר
03:17
admittedהודה, I supposeלְהַנִיחַ,
70
182000
2000
אני מניח,
03:19
manifestationתוֹפָעָה of racially-basedגזעני votingהַצבָּעָה.
71
184000
3000
ההתגשמות של בחירה מוטת גזע.
03:22
Here is the sameאותו dataנתונים on a mapמַפָּה.
72
187000
2000
הנה אותו מידע על מפה.
03:24
You kindסוג of see the relationshipמערכת יחסים betweenבֵּין
73
189000
2000
אתם די רואים את היחס בין
03:26
the redderאדום יותר statesמדינות of where more people respondedהשיב and said,
74
191000
2000
המדינות האדומות בהן יותר אנשים הגיבו וענו,
03:28
"Yes, Barackברק Obama'sשל אובמה raceגזע was a problemבְּעָיָה for me."
75
193000
3000
"כן, הגזע של ברק אובמה היה בעיה בשבילי."
03:31
You see, comparingהשוואת the mapמַפָּה to '96, you see an overlapחֲפִיפָה here.
76
196000
3000
אתם רואים, השוואה בין המפה של 96, אתם רואים את החפיפה פה.
03:34
This really seemsנראה to explainלהסביר
77
199000
2000
זה די מצליח להסביר
03:36
why Barackברק Obamaאובמה did worseרע יותר
78
201000
2000
למה ברק אובמה יצא גרוע
03:38
in this one partחֵלֶק of the countryמדינה.
79
203000
2000
בחלק הזה של הארץ.
03:40
So we have to askלִשְׁאוֹל why.
80
205000
2000
אז אנחנו צריכים לשאול למה.
03:42
Is racismגזענות predictableצָפוּי in some way?
81
207000
2000
האם גזענות צפויה בצורה כלשהי?
03:44
Is there something drivingנְהִיגָה this?
82
209000
2000
האם משהו מניע את זה?
03:46
Is it just about some weirdמְשׁוּנֶה stuffדברים that goesהולך on in Arkansasארקנסו
83
211000
2000
זה רק על משהו מוזר שמתרחש בארקנסו
03:48
that we don't understandמבין, and Kentuckyקנטקי?
84
213000
2000
שאנחנו לא מבינים, וקנטאקי?
03:50
Or are there more systematicשִׁיטָתִי factorsגורמים at work?
85
215000
2000
או שאלה גורמים יותר שיטתיים?
03:52
And so we can look at a bunchצְרוֹר of differentשונה variablesמשתנים.
86
217000
2000
אז אנחנו יכולים להסתכל על קבוצה של משתנים.
03:54
These are things that economistsכלכלנים and politicalפּוֹלִיטִי scientistsמדענים look at all the time --
87
219000
3000
זה דברים שכלכלנים ומדעני פוליטיקה בודקים כל הזמן --
03:57
things like incomeהַכנָסָה, and religionדָת, educationהַשׂכָּלָה.
88
222000
3000
דברים כמו הכנסה, ודת, השכלה.
04:00
Whichאיזה of these seemנראה to driveנהיגה
89
225000
2000
איזה מהם נראה שמקדם
04:02
this manifestationתוֹפָעָה of racismגזענות
90
227000
2000
את ההתגלמות הזו של של גזענות
04:04
in this bigגָדוֹל nationalלאומי experimentלְנַסוֹת we had on Novemberנוֹבֶמבֶּר 4thה?
91
229000
3000
בניסוי הלאומי הזה שהיה לנו בארבעה בנובמבר?
04:07
And there are a coupleזוּג of these that have
92
232000
2000
ויש כמה כאלה שיש להם
04:09
strongחָזָק predictiveמְנַבֵּא relationshipsיחסים,
93
234000
2000
השפעה חיזויית חזקה --
04:11
one of whichאיזה is educationהַשׂכָּלָה,
94
236000
3000
אחד מהם הוא השכלה.
04:14
where you see the statesמדינות with the fewestהנמוך ביותר yearsשנים of schoolingהַשׂכָּלָה
95
239000
2000
היכן שרואים את המדינות עם פחות שנים של לימוד
04:16
perלְכָל adultמְבוּגָר are in redאָדוֹם,
96
241000
2000
למבוגר, באדום,
04:18
and you see this partחֵלֶק of the countryמדינה, the kindסוג of Appalachiansאפלאצ'ים regionאזור,
97
243000
3000
ואתם רואים את החלק של הארץ, אזור האפלצ'ים,
04:21
is lessפָּחוּת educatedמְחוּנָך. It's just a factעוּבדָה.
98
246000
2000
שהוא פחות מלומד. זו פשוט עובדה.
04:23
And you see the relationshipמערכת יחסים there
99
248000
2000
ואתם רואים את היחס שם
04:25
with the racially-basedגזעני votingהַצבָּעָה patternsדפוסי.
100
250000
3000
עם דפוסי ההצבעה מבוסס הגזענות.
04:28
The other variableמִשְׁתַנֶה that's importantחָשׁוּב is
101
253000
2000
המשתנה האחר שחשוב הוא
04:30
the typeסוּג of neighborhoodשְׁכוּנָה that you liveלחיות in.
102
255000
3000
סוג השכונה שבה גרים.
04:33
Statesמדינות that are more ruralכַּפרִי --
103
258000
2000
מדינות יותר כפריות,
04:35
even to some extentהרחבה of the statesמדינות like Newחָדָשׁ Hampshireהמפשייר and Maineמיין --
104
260000
2000
אפילו חלק מהמדינות כמו ניו המפשייר ומיין,
04:37
they exhibitלְהַצִיג a little bitbit of
105
262000
2000
הם מציגות מעט
04:39
this racially-basedגזעני votingהַצבָּעָה againstמול Barackברק Obamaאובמה.
106
264000
3000
מההצבעה הגזענית נגד ברק אובמה.
04:42
So it's the combinationקוֹמבִּינַצִיָה of these two things: it's educationהַשׂכָּלָה
107
267000
2000
אז זה הצרוף של שני דברים. זו ההשכלה
04:44
and the typeסוּג of neighborsשכנים that you have,
108
269000
2000
וסוג האזור בו גרים,
04:46
whichאיזה we'llטוֹב talk about more in a momentרֶגַע.
109
271000
2000
עליו נדבר עוד מייד.
04:48
And the thing about statesמדינות like Arkansasארקנסו and Tennesseeטנסי
110
273000
2000
העניין במדינות כמו ארקנסו וטנסי
04:50
is that they're bothשניהם very ruralכַּפרִי,
111
275000
2000
הוא ששתייהן מאוד כפריות,
04:52
and they are educationallyחינוכית impoverishedמְרוֹשָׁשׁ.
112
277000
4000
והן לא מתקדמות מבחינה השכלתית.
04:56
So yes, racismגזענות is predictableצָפוּי.
113
281000
2000
אז כן, הגזענות צפוייה.
04:58
These things, amongבין maybe other variablesמשתנים,
114
283000
2000
הדברים האלה, אולי בנוסף למשתנים אחרים,
05:00
but these things seemנראה to predictלַחֲזוֹת it.
115
285000
2000
אבל נראה שהדברים האלה צופים את זה.
05:02
We're going to drillתרגיל down a little bitbit more now,
116
287000
2000
אנחנו עומדים להכנס עמוק יותר עכשיו,
05:04
into something calledשקוראים לו the Generalכללי Socialחֶברָתִי Surveyסֶקֶר.
117
289000
2000
לתוך משהו שנקרא הסקר הסוציאלי הכללי.
05:06
This is conductedמנוהל by the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Chicagoשיקגו
118
291000
2000
הוא נערך על ידי אוניברסיטת שיקגו
05:08
everyכֹּל other yearשָׁנָה.
119
293000
2000
כל שנתיים.
05:10
And they askלִשְׁאוֹל a seriesסִדרָה of really interestingמעניין questionsשאלות.
120
295000
2000
והם שואלים סדרה של שאלות ממש מענינות.
05:12
In 2000 they had particularlyבִּמְיוּחָד interestingמעניין questionsשאלות
121
297000
2000
בשנת 2000 היו להם שאלות מעניינות במיוחד
05:14
about racialגִזעִי attitudesעמדות.
122
299000
2000
על יחס גזעני.
05:16
One simpleפָּשׁוּט questionשְׁאֵלָה they askedשאל is,
123
301000
2000
שאלה אחת פשוטה שהם שאלו היתה,
05:18
"Does anyoneכֹּל אֶחָד of the oppositeמול raceגזע liveלחיות in your neighborhoodשְׁכוּנָה?"
124
303000
4000
"האם מישהו מהגזע השני חי בשכונה שלכם?"
05:22
We can see in differentשונה typesסוגים of communitiesקהילות that the resultsתוצאות are quiteדַי differentשונה.
125
307000
3000
אפשר לראות סוגים שונים של קהילות שהתוצאות שונות מאוד.
05:25
In citesמצטט, about 80 percentאָחוּז of people
126
310000
3000
בערים, בערך ל80 אחוז מהאנשים
05:28
have someoneמִישֶׁהוּ whomמִי they considerלשקול a neighborשָׁכֵן of anotherאַחֵר raceגזע,
127
313000
3000
יש מישהו שהם מחשיבים לשכן, מגזע אחר.
05:31
but in ruralכַּפרִי communitiesקהילות, only about 30 percentאָחוּז.
128
316000
3000
אבל בקהילות כפריות, רק ל30 אחוז.
05:34
Probablyכנראה because if you liveלחיות on a farmחווה חקלאית, you mightאולי not have a lot of neighborsשכנים, periodפרק זמן.
129
319000
3000
כנראה מפני שכשאתה חי בחווה אין לך הרבה שכנים, נקודה.
05:37
But neverthelessעל כל פנים, you're not havingשיש a lot of interactionאינטראקציה with people
130
322000
3000
אבל עדיין, אין לכם הרבה אינטראקציה עם אנשים
05:40
who are unlikeבניגוד you.
131
325000
2000
שלא כמותכם.
05:42
So what we're going to do now is take the whiteלבן people in the surveyסֶקֶר
132
327000
3000
אז מה שנעשה עכשיו זה ניקח את האנשים הלבנים בסקר
05:45
and splitלְפַצֵל them betweenבֵּין those who have blackשָׁחוֹר neighborsשכנים --
133
330000
3000
ונחלק אותם בין אלה שיש להם שכנים שחורים
05:48
or, really, some neighborשָׁכֵן of anotherאַחֵר raceגזע --
134
333000
2000
או למען האמת, שכנים מגזע אחר.
05:50
and people who have only whiteלבן neighborsשכנים.
135
335000
3000
ואנשים רק עם שכנים לבנים.
05:53
And we see in some variablesמשתנים
136
338000
2000
ואנחנו רואים בחלק מהמשתנים
05:55
in termsמונחים of politicalפּוֹלִיטִי attitudesעמדות, not a lot of differenceהֶבדֵל.
137
340000
2000
מבחינת שיוך פוליטי, אין הרבה הבדלים.
05:57
This was eightשמונה yearsשנים agoלִפנֵי, some people were more Republicanרֶפּוּבּלִיקָנִי back then.
138
342000
3000
זה היה לפני 8 שנים, חלק מהאנשים היו יותר רפובליקנים אז.
06:00
But you see Democratsדמוקרטים versusנגד Republicanרֶפּוּבּלִיקָנִי,
139
345000
2000
אבל רואים דמוקרטים מול רפובליקנים,
06:02
not a bigגָדוֹל differenceהֶבדֵל basedמבוסס on who your neighborsשכנים are.
140
347000
3000
אין הרבה הבדל בהתבסס על מי השכנים שלך.
06:05
And even some questionsשאלות about raceגזע -- for exampleדוגמא
141
350000
2000
ואפילו כמה שאלות על גזע, לדוגמה
06:07
affirmativeחִיוּבִי actionפעולה, whichאיזה is kindסוג of a politicalפּוֹלִיטִי questionשְׁאֵלָה,
142
352000
2000
פעולה חיובית, שהיא סוג של שאלה פוליטית,
06:09
a policyמְדִינִיוּת questionשְׁאֵלָה about raceגזע, if you will --
143
354000
2000
שאלת מדיניות על גזע, אם תרצו.
06:11
not much differenceהֶבדֵל here.
144
356000
2000
אין הרבה הבדל כאן.
06:13
Affirmativeחִיוּבִי actionפעולה is not very popularפופולרי franklyבכנות, with whiteלבן votersהבוחרים, periodפרק זמן.
145
358000
3000
פעולה חיובית היא לא פופולארית למען האמת, אצל בוחרים לבנים, נקודה.
06:16
But people with blackשָׁחוֹר neighborsשכנים and people with mono-racialחד-גזעית neighborhoodsשכונות
146
361000
3000
אבל אנשים עם שכנים שחורים ואנשים עם שכנים מגזע יחיד
06:19
feel no differentlyבאופן שונה about it really.
147
364000
3000
לא מרגישים הבדל בנושא.
06:22
But if you probeבְּדִיקָה a bitbit deeperעמוק יותר and get a bitbit more personalאישי if you will,
148
367000
4000
אבל אם מגששים קצת יותר עמוק, קצת יותר אישיים אם תרצו,
06:26
"Do you favorטוֹבָה a lawחוֹק banningהַחרָמָה interracialבֵּין גִזעִי marriageנישואים?"
149
371000
2000
"הם תתמכו בחוק שאוסר נישואים בין גיזעיים?"
06:28
There is a bigגָדוֹל differenceהֶבדֵל.
150
373000
2000
יש הבדל גדול.
06:30
People who don't have neighborsשכנים of a differentשונה raceגזע
151
375000
2000
לאנשים שאין שכנים מגזעים שונים
06:32
are about twiceפעמיים as likelyסָבִיר
152
377000
2000
יתנגדו פי שתיים
06:34
to opposeלְהִתְנַגֵד interracialבֵּין גִזעִי marriageנישואים as people who do.
153
379000
3000
לנישואים בין גיזעיים, לעומת אנשים שכן.
06:37
Just basedמבוסס on who livesחיים in your immediateמִיָדִי neighborhoodשְׁכוּנָה around you.
154
382000
3000
רק בהתבסס על מי גר בשכנות מיידית אליכם.
06:40
And likewiseכְּמוֹ כֵן they askedשאל, not in 2000, but in the sameאותו surveyסֶקֶר in 1996,
155
385000
4000
וכך הם שאלו גם, לא ב2000, אלא בסקר של 1996,
06:44
"Would you not voteהַצבָּעָה for a qualifiedמוסמך blackשָׁחוֹר presidentנָשִׂיא?"
156
389000
4000
"האם לא תבחרו בנשיא שחור?"
06:48
You see people withoutלְלֹא neighborsשכנים who are African-Americanאפריקאי אמריקאי who
157
393000
2000
תראו אנשים ללא שכנים אפרו-אמריקאים
06:50
were much more likelyסָבִיר to say, "That would give me a problemבְּעָיָה."
158
395000
3000
נטו יותר להגיד, "זה יגרום לי לבעיה."
06:53
So it's really not even about urbanעִירוֹנִי versusנגד ruralכַּפרִי.
159
398000
2000
אז זה אפילו לא על עירוני מול כפרי.
06:55
It's about who you liveלחיות with.
160
400000
2000
זה על עם מי אתה חי.
06:57
Racismגזענות is predictableצָפוּי. And it's predictedניבא by
161
402000
2000
גזענות היא ברת חיזוי. וניתן לחזות אותה על ידי
06:59
interactionאינטראקציה or lackחוֹסֶר thereofמִזֶה with people unlikeבניגוד you, people of other racesמירוצים.
162
404000
4000
יחסי גומלין או חוסר בהם עם אנשים שונים ממך, אנשים מגזע אחר.
07:03
So if you want to addressכתובת it,
163
408000
2000
אז אם תרצו להתייחס לזה,
07:05
the goalמטרה is to facilitateלְהַקֵל interactionאינטראקציה with people of other racesמירוצים.
164
410000
3000
המטרה היא ליצור יחסי גומלין עם אנשים מגזעים אחרים.
07:08
I have a coupleזוּג of very obviousברור, I supposeלְהַנִיחַ,
165
413000
2000
יש לי כמה רעיונות ברורים מאליהם, אני מניח,
07:10
ideasרעיונות for maybe how to do that.
166
415000
3000
לאיך לעשות את זה.
07:13
I'm a bigגָדוֹל fanאוהד of citiesערים.
167
418000
2000
אני חסיד גדול של ערים.
07:15
Especiallyבמיוחד if we have citesמצטט that are diverseמְגוּוָן and sustainableבר קיימא,
168
420000
3000
בעיקר אם יש לנו ערים מגוונות וברות קיימא,
07:18
and can supportתמיכה people of differentשונה ethnicitiesאתניות and differentשונה incomeהַכנָסָה groupsקבוצות.
169
423000
3000
ויכולות לתמוך באנשים מתרבויות שונות וקבוצות הכנסה שונות.
07:21
I think citiesערים facilitateלְהַקֵל more of the kindסוג of networkingרשת,
170
426000
3000
אני חושב שערים תומכות יותר בתקשורת,
07:24
the kindסוג of casualאַגָבִי interactionאינטראקציה than you mightאולי have on a dailyיום יומי basisבָּסִיס.
171
429000
3000
ואינטראקציה מקרית משיש לכם על בסיס יומי.
07:27
But alsoגַם not everyoneכל אחד wants to liveלחיות in a cityעִיר, certainlyבְּהֶחלֵט not a cityעִיר like Newחָדָשׁ Yorkיורק.
172
432000
3000
אבל כמובן לא כל אחד רוצה לגור בעיר, בוודאי לא עיר כמו ניו יורק.
07:30
So we can think more about things like streetרְחוֹב gridsרשתות.
173
435000
3000
אז אנחנו יכולים לחשוב יותר על דברים כמו רשת של רחובות.
07:33
This is the neighborhoodשְׁכוּנָה where I grewגדל up in Eastמזרח Lansingלנסינג, Michiganמישיגן.
174
438000
2000
זו השכונה בה גדלתי במזרח לנסינג, מישיגן.
07:35
It's a traditionalמָסוֹרתִי Midwesternבמערב התיכון communityהקהילה, whichאיזה meansאומר you have realאמיתי gridרֶשֶׁת.
175
440000
3000
זו קהילה מערב תיכונית מסורתית, מה שאומר שיש רשת אמיתית.
07:38
You have realאמיתי neighborhoodsשכונות and realאמיתי treesעצים, and realאמיתי streetsרחובות you can walkלָלֶכֶת on.
176
443000
3000
יש שכונות אמיתיות ועצים אמיתיים, ורחובות אמיתיים שאפשר ללכת בהם.
07:41
And you interactאינטראקציה a lot with your neighborsשכנים --
177
446000
3000
ומתקשרים הרבה עם השכנים שלכם,
07:44
people you like, people you mightאולי not know.
178
449000
2000
אנשים כמוכם, אנשים שאולי אתם לא מכירים.
07:46
And as a resultתוֹצָאָה it's a very tolerantסוֹבלָנִי communityהקהילה,
179
451000
3000
וכתוצאה מזה זו קהילה מאוד סובלנית,
07:49
whichאיזה is differentשונה, I think, than something like this,
180
454000
2000
ששונה, אני חושב ממשהו כזה,
07:51
whichאיזה is in Schaumburgשאומבורג, Illinoisאילינוי,
181
456000
2000
שזו שאומבורג, אילינוי.
07:53
where everyכֹּל little setמַעֲרֶכֶת of housesבתים has theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ cul-de-sacללא שם: cul-de-sac
182
458000
3000
שם לכל סט של בתים יש רחוב ללא מוצא
07:56
and drive-throughלנסוע דרך Starbucksסטארבקס and stuffדברים like that.
183
461000
2000
וסטארבקס ודברים כמו זה.
07:58
I think that actuallyלמעשה this typeסוּג of urbanעִירוֹנִי designלְעַצֵב,
184
463000
3000
אני חושב שלמעשה סוג זה של תכנון עירוני,
08:01
whichאיזה becameהפכתי more prevalentנָפוֹץ in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
שנעשה נפוץ יותר בשנות ה70 וה80,
08:04
I think there is a relationshipמערכת יחסים betweenבֵּין that and the countryמדינה becomingהִתהַוּוּת
186
469000
3000
אני חושב שיש קשר בין זה ובין הארץ שנעשית
08:07
more conservativeשמרני underתַחַת Ronaldרונלד Reaganרייגן.
187
472000
2000
יותר שמרנית, תחת רונאלד רייגן.
08:09
But alsoגַם here is anotherאַחֵר ideaרַעְיוֹן we have --
188
474000
3000
אבל גם, הנה עוד רעיון שלנו --
08:12
is an intercollegiateintergollegiate exchangeלְהַחלִיף programתָכְנִית
189
477000
2000
תוכנית חלופת סטודנטים
08:14
where you have studentsסטודנטים going from Newחָדָשׁ Yorkיורק abroadמחוץ לארץ.
190
479000
3000
כשיש סטודנטים מניו יורק שנוסעים לחו"ל,
08:17
But franklyבכנות there are enoughמספיק differencesהבדלים withinבְּתוֹך the countryמדינה now
191
482000
2000
אבל למען האמת יש מספיק הבדלים בתוך הארץ עכשיו
08:19
where maybe you can take a bunchצְרוֹר of kidsילדים from NYUניו יורק,
192
484000
3000
שאולי אפשר לקחת כמה חברה מאוניברסיטת ניו יורק,
08:22
have them go studyלימוד for a semesterסֵמֶסטֶר at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Arkansasארקנסו,
193
487000
2000
ולשלוח אותם ללמוד סימסטר באוניברסיטת ארקנסו,
08:24
and viceסְגָן versaלעומת זאת. Do it at the highגָבוֹהַ schoolבית ספר levelרָמָה.
194
489000
3000
ולהפך. ולעשות את זה ברמת בית הספר התיכון.
08:27
Literallyפשוטו כמשמעו there are people who mightאולי be in schoolבית ספר in Arkansasארקנסו or Tennesseeטנסי
195
492000
3000
באמת יכול להיות אנשים שנמצאים בבית ספר בארקנסו או טנסי,
08:30
and mightאולי never interactאינטראקציה in a positiveחִיוּבִי affirmativeחִיוּבִי way
196
495000
3000
ולא יתקשרו בצורה חיובית
08:33
with someoneמִישֶׁהוּ from anotherאַחֵר partחֵלֶק of the countryמדינה, or of anotherאַחֵר racialגִזעִי groupקְבוּצָה.
197
498000
4000
עם מישהו מחלק אחר של הארץ, או מקבוצה אתנית אחרת.
08:37
I think partחֵלֶק of the educationהַשׂכָּלָה variableמִשְׁתַנֶה we talkedדיבר about before
198
502000
3000
אני חושב שחלק מהמשתנים בחינוך שדיברנו עליהם קודם
08:40
is the networkingרשת experienceניסיון you get when you go to collegeמִכלָלָה
199
505000
2000
זה הנסיון ביחס גומלין שמקבלים כשהולכים לקולג'
08:42
where you do get a mixלְעַרְבֵּב of people that you mightאולי not interactאינטראקציה with otherwiseאחרת.
200
507000
4000
כשמתערבבים עם אנשים שאחרת לא הייתם מתקשרים איתם.
08:46
But the pointנְקוּדָה is, this is all good newsחֲדָשׁוֹת,
201
511000
2000
אבל הנקודה היא, כל זה חדשות טובות.
08:48
because when something is predictableצָפוּי,
202
513000
3000
מפני שכשמשהו צפוי,
08:51
it is what I call designableניתן לעיצוב.
203
516000
2000
זה מה שאני קורא בר עיצוב.
08:53
You can startהַתחָלָה thinkingחושב about solutionsפתרונות to solvingפְּתִירָה that problemבְּעָיָה,
204
518000
2000
אתם יכולים להתחיל לחשוב על פתרונות לבעיה.
08:55
even if the problemבְּעָיָה is perniciousמַמְאִיר and as intractableסוֹרֵר as racismגזענות.
205
520000
3000
אפילו אם הבעיה היא זדונית, ועקשנית כמו גזענות.
08:58
If we understandמבין the rootשורש causesגורם ל of the behaviorהִתְנַהֲגוּת
206
523000
2000
אם נבין את שורש ההתנהגות
09:00
and where it manifestsמאניפסט itselfעצמה and where it doesn't,
207
525000
2000
ואיפה היא נגלית ואיפה לא,
09:02
we can startהַתחָלָה to designלְעַצֵב solutionsפתרונות to it.
208
527000
3000
נוכל להתחיל לתכנן פתרונות,
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
אז זה כל מה שיש לי לומר, תודה רבה לכם.
09:07
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
210
532000
1000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.

Why you should listen

In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.

Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."

Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't

More profile about the speaker
Nate Silver | Speaker | TED.com