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?

Nate Silver: Utječe li rasa na glasove?

Filmed:
498,847 views

Nate Silver ima odgovore na kontroverzna pitanja vezana uz rasu u politici: Je li Obamina rasa naštetila njegovim glasovima u nekim mjestima? Statistike i mitovi susreću se u ovom fascinantnom govoru koji završava uvidom u to kako planiranje gradova može promovirati toleranciju.
- 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 electionizbor.
0
0
3000
Želim pričati o izborima.
00:18
For the first time in the UnitedUjedinjeni StatesDržava, a predominantlypretežno whitebijela groupskupina of votersbirača
1
3000
3000
Prvi puta u Sjedinjenim Američkim Državama, grupa većinski bijelih glasača
00:21
votedglasao for an African-AmericanAfro-Amerikanac candidatekandidat for PresidentPredsjednik.
2
6000
3000
glasala je za Afro-Američkog kandidata za Predsjednika.
00:24
And in factčinjenica BarackBarack ObamaObama did quitedosta well.
3
9000
2000
I ustvari Barack Obama je postigao dobar uspjeh.
00:26
He wonwon 375 electoralizborni votesglasova.
4
11000
2000
Osvojio je 375 elektorskih glasova.
00:28
And he wonwon about 70 millionmilijuna popularpopularan votesglasova
5
13000
3000
I dobio je oko 70 milijuna glasova popularnosti više
00:31
more than any other presidentialpredsjednički candidatekandidat --
6
16000
2000
od bilo kojeg drugog predsjedničkog kandidata,
00:33
of any raceutrka, of any partystranka -- in historypovijest.
7
18000
3000
bilo koje rase, bilo koje stranke, u povijesti.
00:36
If you compareusporediti how ObamaObama did againstprotiv how JohnJohn KerryKerry had doneučinio fourčetiri yearsgodina earlierranije --
8
21000
4000
Ako usporedimo uspjeh Obame s uspjehom Johna Kerrya četiri godine prije --
00:40
DemocratsDemokrati really like seeingvidim this transitiontranzicija here,
9
25000
3000
Demokrati stvarno vole vidjeti ovaj prijelaz,
00:43
where almostskoro everysvaki statedržava becomespostaje bluerbluer, becomespostaje more democraticdemokratski --
10
28000
4000
gdje gotovo svaka država postaje više plava, postaje više demokratska ---
00:47
even statesDržave ObamaObama lostizgubljen, like out westzapadno,
11
32000
2000
čak i u državama u kojima je Obama izgubio, kao na zapadu.
00:49
those statesDržave becamepostao more blueplava.
12
34000
2000
Te države postaju više plave.
00:51
In the southjug, in the northeastsjeveroistok, almostskoro everywheresvugdje, posvuda
13
36000
3000
Na jugu, sjeveroistoku, gotovo svugdje
00:54
but with a couplepar of exceptionsiznimke here and there.
14
39000
3000
ali uz pokoju iznimku tu i tamo.
00:57
One exceptionizuzetak is in MassachusettsMassachusetts.
15
42000
2000
Jedna iznimka je Massachusetts.
00:59
That was JohnJohn Kerry'sKerry home statedržava.
16
44000
2000
To je rodna zemlja Johna Kerrya.
01:01
No bigvelika surpriseiznenađenje, ObamaObama couldn'tne mogu do better than KerryKerry there.
17
46000
2000
Nije veliko iznenađenje, Obama nije mogao proći bolje od Kerrya ondje.
01:03
Or in ArizonaArizona, whichkoji is JohnJohn McCain'sMcCain je home,
18
48000
2000
Ili u Arizoni, koja je dom Johna McCaina,
01:05
ObamaObama didn't have much improvementpoboljšanje.
19
50000
2000
Obama nije imao neko poboljšanje.
01:07
But there is alsotakođer this partdio of the countryzemlja, kindljubazan of in the middlesrednji regionregija here.
20
52000
2000
Ali postoji i ovaj dio zemlje, negdje u sredini regije ovdje.
01:09
This kindljubazan of ArkansasArkansas, TennesseeTennessee, OklahomaOklahoma, WestZapad VirginiaVirginia regionregija.
21
54000
4000
Ova regija koja obuhvaća Arkansas, Tennessee, Oklahomu i Zapadnu Virginiu.
01:13
Now if you look at '96, BillBill ClintonClinton --
22
58000
2000
Ako pogledate '96, Billa Clintona,
01:15
the last DemocratDemokrat to actuallyzapravo winpobijediti -- how he did in '96,
23
60000
3000
posljednjeg Demokrata koji je zaista pobijedio, kako i je '96,
01:18
you see realstvaran bigvelika differencesRazlike in this partdio of the countryzemlja right here,
24
63000
3000
vidi se velika razlika u ovom ovdje djelu zemlje --
01:21
the kindljubazan of AppalachiansApalačani, OzarksKao momak iz svemira, highlandsgorje regionregija, as I call it:
25
66000
4000
regija planina Appalachian, Ozarka, regija visoravni, kako ju ja zovem.
01:25
20 or 30 pointtočka swingsljuljačke
26
70000
2000
20 ili 30 bodova mijenja se
01:27
from how BillBill ClintonClinton did in '96 to how ObamaObama did
27
72000
2000
od rezultata Billa Clintona '96 do rezultata Obame
01:29
in 2008.
28
74000
2000
u 2008.
01:31
Yes BillBill ClintonClinton was from ArkansasArkansas, but these are very, very profounddubok differencesRazlike.
29
76000
5000
Da, Bill Clinton je bio iz Arkansasa, ali ovo su vrlo vrlo profinjene razlike.
01:36
So, when we think about partsdijelovi of the countryzemlja like ArkansasArkansas, you know.
30
81000
2000
Pa. dok razmišljamo o dijelovima zemlje poput Arkansasa, znate.
01:38
There is a bookrezervirati writtennapisan calledzvao, "What's the MatterPitanje with KansasKansas?"
31
83000
3000
Napisana je knjiga: Što nije u redu s Kanzasom?
01:41
But really the questionpitanje here -- ObamaObama did relativelyrelativno well in KansasKansas.
32
86000
3000
Ali pravo pitanje -- Obama je prošao relativno dobro u Kanzasu.
01:44
He lostizgubljen badlyLoše but everysvaki DemocratDemokrat does.
33
89000
2000
Izgubio je ali svaki Demokrat izgubi.
01:46
He lostizgubljen no worsegore than mostnajviše people do.
34
91000
2000
Izgubio je ne puno gore od ostalih.
01:48
But yeah, what's the matterstvar with ArkansasArkansas?
35
93000
4000
Ali stvarno, što nije u redu s Arkansasom?
01:52
(LaughterSmijeh)
36
97000
1000
(Smijeh)
01:53
And when we think of ArkansasArkansas we tendskloni to have prettyprilično negativenegativan connotationskonotacije.
37
98000
3000
I kad razmišljamo o Arkansasu često imamo poprilično negativne konotacije.
01:56
We think of a bunchmnogo of rednecksseljačine, quotecitat, unquotezavršiti citat, with gunstopovi.
38
101000
3000
Razmišljamo o hrpi seljaka, navod, kraj navoda, s oružjem.
01:59
And we think people like this probablyvjerojatno don't want to voteglasanje
39
104000
3000
I smatramo kako ovakvi ljudi vjerojatno ne žele glasati
02:02
for people who look like this and are namedpod nazivom BarackBarack ObamaObama.
40
107000
3000
za ljude koji izgledaju ovako, i zovu se Barack Obama.
02:05
We think it's a matterstvar of raceutrka. And is this fairfer?
41
110000
3000
Smatramo da je to pitanje rase. I je li to pošteno?
02:08
Are we kindljubazan of stigmatizingosuđujete people from ArkansasArkansas, and this partdio of the countryzemlja?
42
113000
3000
Stigmatiziramo li ljude iz Arkansasa, i ovog dijela zemlje?
02:11
And the answerodgovor is: it is at leastnajmanje partiallydjelimično fairfer.
43
116000
3000
I odgovor je, bar djelomično točan.
02:14
We know that raceutrka was a factorfaktor, and the reasonrazlog why we know that
44
119000
2000
Znamo da je rasa činitelj, i razlog zbog kojeg to znamo je
02:16
is because we askedpitao those people.
45
121000
2000
to što smo pitali te ljude.
02:18
ActuallyZapravo we didn't askpitati them, but when they conductedprovedena
46
123000
2000
Zapravo nismo ih pitali, ali kada su podvrgnuti
02:20
exitIzlaz pollsankete in everysvaki statedržava,
47
125000
2000
izlaznim anketama u svakoj državi,
02:22
in 37 statesDržave, out of the 50,
48
127000
2000
u 37 država, od 50,
02:24
they askedpitao a questionpitanje, that was prettyprilično directdirektno, about raceutrka.
49
129000
3000
pitali su pitanje, koje je bilo direktno, vezano uz rasu.
02:27
They askedpitao this questionpitanje.
50
132000
2000
Pitali su ovo pitanje.
02:29
In decidingodlučujući your voteglasanje for PresidentPredsjednik todaydanas, was the raceutrka
51
134000
2000
U odlučivanju za koga glasati za Predsjednika danas, je li rasa
02:31
of the candidatekandidat a factorfaktor?
52
136000
2000
kandidata bila faktor?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, raceutrka was a factorfaktor;
53
138000
3000
Tražimo ljude koji su rekli: "Da, rasa je bila faktor,
02:36
moreoverpovrh toga it was an importantvažno factorfaktor, in my decisionodluka,"
54
141000
2000
štoviše bila je važan faktor u mojoj odluci."
02:38
and people who votedglasao for JohnJohn McCainMcCain
55
143000
3000
I ljudi koji su glasali za Johna McCaina
02:41
as a resultproizlaziti of that factorfaktor,
56
146000
2000
kao rezultat tog faktora,
02:43
maybe in combinationkombinacija with other factorsčimbenici, and maybe alonesam.
57
148000
2000
mogu biti u kombinaciji s drugim faktorima, a mogu biti i sami.
02:45
We're looking for this behaviorponašanje amongmeđu whitebijela votersbirača
58
150000
3000
Tražimo ovakvo ponašanje među bijelim biračima,
02:48
or, really, non-blackNe-crno votersbirača.
59
153000
3000
ili zapravo, ne-crnim glasačima.
02:51
So you see bigvelika differencesRazlike in differentdrugačiji partsdijelovi
60
156000
2000
Tako da možete vidjeti, velike razlike u različitim dijelovima
02:53
of the countryzemlja on this questionpitanje.
61
158000
2000
zemlje, na ovo pitanje.
02:55
In LouisianaLouisiana, about one in fivepet whitebijela votersbirača
62
160000
3000
U Louisiani, otprilike jedan od pet bijelih glasača
02:58
said, "Yes, one of the bigvelika reasonsrazlozi why I votedglasao againstprotiv BarackBarack ObamaObama
63
163000
3000
rekao je, "Da, jedan od velikih razloga zašto sam glasao protiv Baracka Obame
03:01
is because he was an African-AmericanAfro-Amerikanac."
64
166000
2000
je zato što je on Afro-Amerikanac."
03:03
If those people had votedglasao for ObamaObama,
65
168000
2000
Da su ti ljudi glasali za Obamu,
03:05
even halfpola of them, ObamaObama would have wonwon LouisianaLouisiana safelySigurno.
66
170000
4000
čak i samo polovica, Obama bi bez problema pobijedio u Louisiani.
03:09
SameIsti is truepravi with, I think, all of these statesDržave you see on the topvrh of the listpopis.
67
174000
2000
Isto je točno sa, ja mislim, svim državama koje vidite na vrhu popisa.
03:11
MeanwhileU međuvremenu, CaliforniaCalifornia, NewNovi YorkYork, we can say, "Oh we're enlightenedprosvijetljen"
68
176000
4000
U međuvremenu, California, New York. Za njih možemo reći, "O mi smo prosvijetljeni,"
03:15
but you know, certainlysigurno a much lowerdonji incidenceučestalost of this
69
180000
2000
ali znate, puno manji dio
03:17
admittedpriznao, I supposepretpostaviti,
70
182000
2000
priznaje, pretpostavljam
03:19
manifestationmanifestacija of racially-basedrasno-temeljen votingglasanje.
71
184000
3000
da je ovo odraz glasanja po rasnoj osnovi.
03:22
Here is the sameisti datapodaci on a mapkarta.
72
187000
2000
Ovo su isti ti podaci na karti.
03:24
You kindljubazan of see the relationshipodnos betweenizmeđu
73
189000
2000
Možete vidjeti vezu između
03:26
the reddercrvenije statesDržave of where more people respondedodgovorila and said,
74
191000
2000
crvenijih država gdje je više ljudi odgovorilo i reklo,
03:28
"Yes, BarackBarack Obama'sObama je raceutrka was a problemproblem for me."
75
193000
3000
"Da, rasa Baracka Obame je bila problem za mene."
03:31
You see, comparinguspoređivanje the mapkarta to '96, you see an overlappreklapanje here.
76
196000
3000
Vidite, ako uspoređujemo kartu sa '96, vidimo preklapanje ovdje.
03:34
This really seemsčini se to explainobjasniti
77
199000
2000
To zaista objašnjava
03:36
why BarackBarack ObamaObama did worsegore
78
201000
2000
zašto je Barack Obama prošao lošije
03:38
in this one partdio of the countryzemlja.
79
203000
2000
u ovom dijelu države.
03:40
So we have to askpitati why.
80
205000
2000
Zato se moramo pitati zašto.
03:42
Is racismrasizam predictablepredvidiv in some way?
81
207000
2000
Je li rasizam predvidljiv na neki način?
03:44
Is there something drivingvožnja this?
82
209000
2000
Postoji li nešto što potiče ovo?
03:46
Is it just about some weirdčudan stuffstvari that goeside on in ArkansasArkansas
83
211000
2000
Je li to povezano s nekim čudnim stvarima koje se događaju u Arkansasu
03:48
that we don't understandrazumjeti, and KentuckyKentucky?
84
213000
2000
koje ne razumijemo, i Kentuckyu?
03:50
Or are there more systematicsustavno factorsčimbenici at work?
85
215000
2000
Ili su ovdje sistematični činitelji na djelu?
03:52
And so we can look at a bunchmnogo of differentdrugačiji variablesvarijable.
86
217000
2000
Tako da možemo pogledati mnoštvo različitih varijabli.
03:54
These are things that economistsekonomisti and politicalpolitički scientistsznanstvenici look at all the time --
87
219000
3000
Ovo su stvari koje ekonomisti i politički znanstvenici gledaju cijelo vrijeme --
03:57
things like incomeprihod, and religionreligija, educationobrazovanje.
88
222000
3000
stvari kao prihod, vjera, obrazovanje.
04:00
WhichKoji of these seemčiniti se to drivepogon
89
225000
2000
Što od ovoga potiče
04:02
this manifestationmanifestacija of racismrasizam
90
227000
2000
ovu manifestaciju rasizma
04:04
in this bigvelika nationalnacionalna experimenteksperiment we had on NovemberStudeni 4thth?
91
229000
3000
u ovom velikom nacionalnom eksperimentu koji smo imali četvrtog studenog?
04:07
And there are a couplepar of these that have
92
232000
2000
I postoji nekoliko ovih činitelja koji imaju
04:09
strongjak predictivePrediktivni relationshipsodnosa,
93
234000
2000
jake predvidljive poveznice --
04:11
one of whichkoji is educationobrazovanje,
94
236000
3000
jedna od kojih je obrazovanje.
04:14
where you see the statesDržave with the fewestŠto manje yearsgodina of schoolingškolovanje
95
239000
2000
Gdje se vidi da države koje imaju najmanje godina školovanja
04:16
perpo adultodrasla osoba are in redcrvena,
96
241000
2000
po odrasloj osobi, su u crvenom
04:18
and you see this partdio of the countryzemlja, the kindljubazan of AppalachiansApalačani regionregija,
97
243000
3000
i vidite ovaj dio zemlje, regiju planina Appalachian,
04:21
is lessmanje educatedobrazovan. It's just a factčinjenica.
98
246000
2000
koja je manje obrazovana. To je jednostavno činjenica.
04:23
And you see the relationshipodnos there
99
248000
2000
I vidite poveznicu ovdje
04:25
with the racially-basedrasno-temeljen votingglasanje patternsobrasci.
100
250000
3000
s rasno uvjetovanim uzorcima glasovanja.
04:28
The other variableVarijabla that's importantvažno is
101
253000
2000
Druga važna varijabla je
04:30
the typetip of neighborhoodsusjedstvo that you liveživjeti in.
102
255000
3000
vrsta naselja u kojem živite.
04:33
StatesDržava that are more ruralruralna --
103
258000
2000
Države koje su više ruralne,
04:35
even to some extentopseg of the statesDržave like NewNovi HampshireHampshire and MaineMaine --
104
260000
2000
čak i neke države kao New Hampshire i Maine,
04:37
they exhibitizložak a little bitbit of
105
262000
2000
one pokazuju malo
04:39
this racially-basedrasno-temeljen votingglasanje againstprotiv BarackBarack ObamaObama.
106
264000
3000
rasno uvjetovanog glasanja protiv Baracka Obame.
04:42
So it's the combinationkombinacija of these two things: it's educationobrazovanje
107
267000
2000
Tako da je to kombinacija ove dvije stvari. Obrazovanja
04:44
and the typetip of neighborsSusjedi that you have,
108
269000
2000
i vrste naselja u kojoj ste,
04:46
whichkoji we'lldobro talk about more in a momenttrenutak.
109
271000
2000
o čemu ćemo za trenutak malo više razgovarati.
04:48
And the thing about statesDržave like ArkansasArkansas and TennesseeTennessee
110
273000
2000
Stvar kod država kao što su Arkansas i Tennessee
04:50
is that they're bothoba very ruralruralna,
111
275000
2000
je to da su obje vrlo ruralne,
04:52
and they are educationallyobrazovno impoverishedosiromašen.
112
277000
4000
i da su u zaostatku s obrazovanjem.
04:56
So yes, racismrasizam is predictablepredvidiv.
113
281000
2000
Tako da je rasizam predvidljiv.
04:58
These things, amongmeđu maybe other variablesvarijable,
114
283000
2000
Ove stvari, između ostalih varijabli,
05:00
but these things seemčiniti se to predictpredvidjeti it.
115
285000
2000
ali ove stvari ih čini se predviđaju.
05:02
We're going to drillbušilica down a little bitbit more now,
116
287000
2000
Sada ćemo zagrepsti malo dublje,
05:04
into something calledzvao the GeneralOpće SocialSocijalne SurveyIstraživanje.
117
289000
2000
u nešto što se zove Opće Društveno Ispitivanje.
05:06
This is conductedprovedena by the UniversitySveučilište of ChicagoChicago
118
291000
2000
Ono se provodi od strane Sveučilišta u Chicagu
05:08
everysvaki other yeargodina.
119
293000
2000
svake druge godine.
05:10
And they askpitati a seriesniz of really interestingzanimljiv questionspitanja.
120
295000
2000
I oni postavljaju niz vrlo zanimljivih pitanja.
05:12
In 2000 they had particularlynaročito interestingzanimljiv questionspitanja
121
297000
2000
2000-te imali su posebno zanimljiva pitanja
05:14
about racialrasni attitudesstavovi.
122
299000
2000
o rasnim stavovima.
05:16
One simplejednostavan questionpitanje they askedpitao is,
123
301000
2000
Jedno jednostavno pitanje koje su postavili,
05:18
"Does anyonebilo tko of the oppositesuprotan raceutrka liveživjeti in your neighborhoodsusjedstvo?"
124
303000
4000
"Živi li netko suprotne rase u vašem susjedstvu?"
05:22
We can see in differentdrugačiji typesvrste of communitieszajednice that the resultsrezultati are quitedosta differentdrugačiji.
125
307000
3000
Možemo vidjeti kako su rezultati različiti po zajednicama.
05:25
In citesnavodi, about 80 percentposto of people
126
310000
3000
U gradovima, oko 80 posto ljudi
05:28
have someonenetko whomkome they considerrazmotriti a neighborsusjed of anotherjoš raceutrka,
127
313000
3000
ima u svom susjedstvu nekog koga smatra druge rase.
05:31
but in ruralruralna communitieszajednice, only about 30 percentposto.
128
316000
3000
Ali u ruralnim zajednicama, samo 30 posto.
05:34
ProbablyVjerojatno because if you liveživjeti on a farmfarma, you mightmoć not have a lot of neighborsSusjedi, periodrazdoblje.
129
319000
3000
Vjerojatno zato što živite na farmi, nemate mnogo susjeda.
05:37
But neverthelessŠtoviše, you're not havingima a lot of interactioninterakcija with people
130
322000
3000
No unatoč tome, nemate veliku interakciju s ljudima
05:40
who are unlikeza razliku od you.
131
325000
2000
koji nisu poput vas.
05:42
So what we're going to do now is take the whitebijela people in the surveypregled
132
327000
3000
Tako da ćemo sada uzeti bijele ljude iz ispitivanja
05:45
and splitSplit them betweenizmeđu those who have blackcrno neighborsSusjedi --
133
330000
3000
i podijeliti ih na one koji imaju afroamerikanca za susjeda
05:48
or, really, some neighborsusjed of anotherjoš raceutrka --
134
333000
2000
ili zapravo, susjeda druge rase.
05:50
and people who have only whitebijela neighborsSusjedi.
135
335000
3000
Ljudi koji imaju samo bijele susjede.
05:53
And we see in some variablesvarijable
136
338000
2000
I vidimo u nekim varijablama
05:55
in termsUvjeti of politicalpolitički attitudesstavovi, not a lot of differencerazlika.
137
340000
2000
kada gledamo političke stavove, da nema puno razlike.
05:57
This was eightosam yearsgodina agoprije, some people were more RepublicanRepublikanska back then.
138
342000
3000
Ovo je bilo prije osam godina, neki ljudi su bili više okrenuti Republikancima tada.
06:00
But you see DemocratsDemokrati versusprotiv RepublicanRepublikanska,
139
345000
2000
Ali vidite Demokrati protiv Republikanaca,
06:02
not a bigvelika differencerazlika basedzasnovan on who your neighborsSusjedi are.
140
347000
3000
nema velike razlike na osnovu toga tko vam je susjed.
06:05
And even some questionspitanja about raceutrka -- for exampleprimjer
141
350000
2000
Pa čak i neka pitanja o rasi, na primjer
06:07
affirmativeafirmativne actionakcijski, whichkoji is kindljubazan of a politicalpolitički questionpitanje,
142
352000
2000
afirmativne akcije, što je političko pitanje,
06:09
a policypolitika questionpitanje about raceutrka, if you will --
143
354000
2000
pitanje stava o rasi, ako želite.
06:11
not much differencerazlika here.
144
356000
2000
Nema ni tu puno razlike.
06:13
AffirmativeAfirmativne actionakcijski is not very popularpopularan franklyiskreno, with whitebijela votersbirača, periodrazdoblje.
145
358000
3000
Afirmativna akcija nije vrlo popularna iskreno, ni s bijelim glasačima, točka.
06:16
But people with blackcrno neighborsSusjedi and people with mono-racialMono-rasne neighborhoodsčetvrti
146
361000
3000
Ali ljudi sa crnim susjedima i ljudi iz zajednica s jednom rasom
06:19
feel no differentlyrazličito about it really.
147
364000
3000
nemaju različite stavove o tome.
06:22
But if you probesonda a bitbit deeperdublje and get a bitbit more personalosobni if you will,
148
367000
4000
Ali ako zagrebemo malo dublje, ako odemo na malo osobniju razinu,
06:26
"Do you favormilost a lawzakon banningzabrani interracialMeđurasni marriagebrak?"
149
371000
2000
"Da li podržavate zakon koji će braniti brakove između rasa?"
06:28
There is a bigvelika differencerazlika.
150
373000
2000
Postoji velika razlika.
06:30
People who don't have neighborsSusjedi of a differentdrugačiji raceutrka
151
375000
2000
Ljudi koji nemaju susjede druge rase
06:32
are about twicedvaput as likelyVjerojatno
152
377000
2000
su otprilike dvaput skloniji
06:34
to opposeprotive se interracialMeđurasni marriagebrak as people who do.
153
379000
3000
protiviti se međurasnom braku, za razliku od ljudi koji imaju.
06:37
Just basedzasnovan on who livesživot in your immediateneposredan neighborhoodsusjedstvo around you.
154
382000
3000
Na osnovi toga tko živi u vašem neposrednom susjedstvu.
06:40
And likewisetakođer they askedpitao, not in 2000, but in the sameisti surveypregled in 1996,
155
385000
4000
I isto to su pitali, ne 2000., već u istom istraživanju 1996,
06:44
"Would you not voteglasanje for a qualifiedkvalificirani blackcrno presidentpredsjednik?"
156
389000
4000
"Bi li glasali protiv kvalificiranog crnog predsjednika?"
06:48
You see people withoutbez neighborsSusjedi who are African-AmericanAfro-Amerikanac who
157
393000
2000
Vidite da su ljudi bez susjeda koji su Afro-Amerikanci
06:50
were much more likelyVjerojatno to say, "That would give me a problemproblem."
158
395000
3000
bili skloniji reći, "To bi mi stvaralo problem."
06:53
So it's really not even about urbanurbani versusprotiv ruralruralna.
159
398000
2000
Dakle nije stvar u urbanom protiv ruralnog.
06:55
It's about who you liveživjeti with.
160
400000
2000
Stvar je u onom s kim živite.
06:57
RacismRasizam is predictablepredvidiv. And it's predictedpredvidjeti by
161
402000
2000
Rasizam je predvidljiv. I predvidljiv je
06:59
interactioninterakcija or lacknedostatak thereofistih with people unlikeza razliku od you, people of other racesutrke.
162
404000
4000
interakcijom ili nedostatkom iste s ljudima koji nisu poput vas, ljudima druge rase.
07:03
So if you want to addressadresa it,
163
408000
2000
Ukoliko ga želite riješiti,
07:05
the goalcilj is to facilitateolakšati interactioninterakcija with people of other racesutrke.
164
410000
3000
cilj je organizirati interakciju s ljudima drugih rasa.
07:08
I have a couplepar of very obviousočigledan, I supposepretpostaviti,
165
413000
2000
Imam nekoliko vrlo očitih,
07:10
ideasideje for maybe how to do that.
166
415000
3000
ideja kako to možda učiniti.
07:13
I'm a bigvelika fanventilator of citiesgradovi.
167
418000
2000
Ja sam veliki obožavatelj gradova.
07:15
EspeciallyPosebno if we have citesnavodi that are diversedrugačiji and sustainableodrživ,
168
420000
3000
Osobito ako imamo gradove koji su raznoliki i održivi,
07:18
and can supportpodrška people of differentdrugačiji ethnicitiesnacionalnosti and differentdrugačiji incomeprihod groupsgrupe.
169
423000
3000
i mogu podržavati ljude različitih etničkih skupina i različith prihoda.
07:21
I think citiesgradovi facilitateolakšati more of the kindljubazan of networkingumrežavanje,
170
426000
3000
Mislim da gradovi potiču više umrežavanja,
07:24
the kindljubazan of casualneformalan interactioninterakcija than you mightmoć have on a dailydnevno basisosnova.
171
429000
3000
i spontane interakcije nego što inače imate na dnevnoj bazi.
07:27
But alsotakođer not everyonesvatko wants to liveživjeti in a cityGrad, certainlysigurno not a cityGrad like NewNovi YorkYork.
172
432000
3000
Naravno da ne žele svi živjeti u gradu, naravno ne u gradu kao što je New York.
07:30
So we can think more about things like streetulica gridsrešetke.
173
435000
3000
Tako da možemo razmišljati o mrežama ulica.
07:33
This is the neighborhoodsusjedstvo where I grewrastao up in EastIstok LansingLansing, MichiganMichigan.
174
438000
2000
Ovo je naselje u kojem sam ja odrastao u East Lansingu, Michigan.
07:35
It's a traditionaltradicionalan MidwesternSrednje communityzajednica, whichkoji meanssredstva you have realstvaran gridrešetka.
175
440000
3000
To je tradicionalna zajednica srednjeg zapada, što znači da imate pravu mrežu.
07:38
You have realstvaran neighborhoodsčetvrti and realstvaran treesstabla, and realstvaran streetsulice you can walkhodati on.
176
443000
3000
Imate prava susjedstva i pravo drveće, i prave ulice po kojima možeš hodati.
07:41
And you interactinterakcija a lot with your neighborsSusjedi --
177
446000
3000
I u interakciji ste sa svojim susjedima,
07:44
people you like, people you mightmoć not know.
178
449000
2000
ljudima koji vam se sviđaju, ljudima koje ne poznajete.
07:46
And as a resultproizlaziti it's a very toleranttolerantni communityzajednica,
179
451000
3000
I kao rezultat to postaje jedna vrlo tolerantna zajednica,
07:49
whichkoji is differentdrugačiji, I think, than something like this,
180
454000
2000
što je drugačije, ja mislim, od nečega poput ovoga,
07:51
whichkoji is in SchaumburgSchaumburg, IllinoisIllinois,
181
456000
2000
što možemo vidjeti u Schaumburgu, Illinois.
07:53
where everysvaki little setset of houseskuća has theirnjihov ownvlastiti cul-de-sacslijepoj ulici
182
458000
3000
Gdje je svaka grupa kuća u vlastitoj slijepoj ulici
07:56
and drive-throughhambi StarbucksStarbucks and stuffstvari like that.
183
461000
2000
i drive-through Starbucks i takve stvari.
07:58
I think that actuallyzapravo this typetip of urbanurbani designdizajn,
184
463000
3000
Mislim da zapravo ovaj tip urbanog dizajna,
08:01
whichkoji becamepostao more prevalentprevladavajući in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
koji je počeo prevladavati u sedamdesetima i osamdesetima.
08:04
I think there is a relationshipodnos betweenizmeđu that and the countryzemlja becomingpostaje
186
469000
3000
Vjerujem da postoji veza između toga i situacije gdje zemlja
08:07
more conservativekonzervativan underpod RonaldRonald ReaganReagan.
187
472000
2000
postaje konzervativnija, pod Ronaldom Reganom.
08:09
But alsotakođer here is anotherjoš ideaideja we have --
188
474000
3000
Ali ipak, tu je i druga ideja --
08:12
is an intercollegiatemeđukolegijalni exchangerazmjena programprogram
189
477000
2000
tu je program razmjene
08:14
where you have studentsstudenti going from NewNovi YorkYork abroadu inozemstvu.
190
479000
3000
gdje studenti iz New York-a putuju u inozemstvo.
08:17
But franklyiskreno there are enoughdovoljno differencesRazlike withinunutar the countryzemlja now
191
482000
2000
Ali iskreno postoji dovoljno razlika unutar zemlje
08:19
where maybe you can take a bunchmnogo of kidsdjeca from NYUJAVILO,
192
484000
3000
gdje ćete naći mnoštvo klinaca sa sveučilišta u New Yorku,
08:22
have them go studystudija for a semestersemestar at the UniversitySveučilište of ArkansasArkansas,
193
487000
2000
koji su otišli studirati jedan semestar na sveučilište u Arkansasu,
08:24
and vicezamjenik versaversa. Do it at the highvisok schoolškola levelnivo.
194
489000
3000
i obrnuto. Napravimo to na razini srednjih škola.
08:27
LiterallyDoslovno there are people who mightmoć be in schoolškola in ArkansasArkansas or TennesseeTennessee
195
492000
3000
Doslovno postoje ljudi koji mogu ići u školu u Arkansas ili Tennessee,
08:30
and mightmoć never interactinterakcija in a positivepozitivan affirmativeafirmativne way
196
495000
3000
i nikad neće biti u interakciji na pozitivan način
08:33
with someonenetko from anotherjoš partdio of the countryzemlja, or of anotherjoš racialrasni groupskupina.
197
498000
4000
s nekim iz drugog dijela zemlje, ili drugom rasnom grupom.
08:37
I think partdio of the educationobrazovanje variableVarijabla we talkedRazgovarao about before
198
502000
3000
Mislim da je dio edukativne varijable o kojoj smo razgovarali prije
08:40
is the networkingumrežavanje experienceiskustvo you get when you go to collegekoledž
199
505000
2000
iskustvo umrežavanja koje dobijete kada idete na fakultet
08:42
where you do get a mixmiješati of people that you mightmoć not interactinterakcija with otherwiseinače.
200
507000
4000
sa mješavinom ljudi s kojima inače možda ne bi bili u interakciji.
08:46
But the pointtočka is, this is all good newsvijesti,
201
511000
2000
Ali poanta je, da su ovo sve dobre vijesti.
08:48
because when something is predictablepredvidiv,
202
513000
3000
S obzirom na to da je predvidljivo,
08:51
it is what I call designabledesignable.
203
516000
2000
to je ono što zovemo uredivim.
08:53
You can startpočetak thinkingmišljenje about solutionsrješenja to solvingrješavanje that problemproblem,
204
518000
2000
Možete početi razmišljati o rješenjima za taj problem.
08:55
even if the problemproblem is perniciousopasan and as intractabletvrdoglav as racismrasizam.
205
520000
3000
Čak i ako je ovaj problem opasan, i tvrdoglav kao rasizam.
08:58
If we understandrazumjeti the rootkorijen causesuzroci of the behaviorponašanje
206
523000
2000
Ako razumijemo korijene ovakvog ponašanja
09:00
and where it manifestsmanifestira itselfsebe and where it doesn't,
207
525000
2000
i gdje se ono pojavljuje a gdje ne,
09:02
we can startpočetak to designdizajn solutionsrješenja to it.
208
527000
3000
možemo početi stvarati rješenja za tu situaciju.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
Tako da je to sve što imam reći. Hvala vam puno.
09:07
(ApplausePljesak)
210
532000
1000
(Pljesak)
Translated by Ivan Stamenkovic
Reviewed by Tilen Pigac - EFZG

▲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