TEDxLondonBusinessSchool
Alex Edmans: What to trust in a "post-truth" world
Alex Edmans: Wat te vertrouwen in een "post-waarheid"-wereld
Filmed:
Readability: 4.2
1,695,337 views
Alleen als je echt openstaat voor de mogelijkheid om fout te zitten, kun je ooit leren, zegt onderzoeker Alex Edmans. In een verhelderende toespraak onderzoekt hij hoe het bevestigingsvooroordeel -- de neiging om alleen informatie te accepteren die je persoonlijke overtuigingen ondersteunt -- je op een dwaalspoor kan brengen op sociale media, in de politiek en daarbuiten. Hij biedt drie praktische hulpmiddelen om bewijs te vinden dat je echt kunt vertrouwen . (Tip: stel in je leven iemand aan als advocaat van de duivel.)
Alex Edmans - Finance professor, editor
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Belle Gibson was a happy young Australian.
0
1675
2920
Belle Gibson was een gelukkige
jonge Australische.
jonge Australische.
00:16
She lived in Perth,
and she loved skateboarding.
and she loved skateboarding.
1
4619
3023
Ze woonde in Perth en
ze was gek van skateboarden.
ze was gek van skateboarden.
00:20
But in 2009, Belle learned that she had
brain cancer and four months to live.
brain cancer and four months to live.
2
8173
4449
Maar in 2009 vernam Belle dat ze
hersenkanker had en vier maanden te leven.
hersenkanker had en vier maanden te leven.
00:25
Two months of chemo
and radiotherapy had no effect.
and radiotherapy had no effect.
3
13034
3533
Twee maanden chemo en bestraling
hadden geen effect.
hadden geen effect.
00:29
But Belle was determined.
4
17145
1500
Maar Belle was vastbesloten.
00:30
She'd been a fighter her whole life.
5
18669
2130
Ze was haar hele leven
een vechter geweest.
een vechter geweest.
00:32
From age six, she had to cook
for her brother, who had autism,
for her brother, who had autism,
6
20823
3294
Als zesjarige moest ze al koken
voor haar broer met autisme
voor haar broer met autisme
00:36
and her mother,
who had multiple sclerosis.
who had multiple sclerosis.
7
24141
2388
en haar moeder die multiple sclerose had.
00:38
Her father was out of the picture.
8
26553
1754
Haar vader was er niet.
00:40
So Belle fought, with exercise,
with meditation
with meditation
9
28736
3286
Dus vocht Belle terug,
met oefeningen, met meditatie
met oefeningen, met meditatie
00:44
and by ditching meat
for fruit and vegetables.
for fruit and vegetables.
10
32046
2840
en door vlees in te ruilen
voor groenten en fruit.
voor groenten en fruit.
00:47
And she made a complete recovery.
11
35387
2200
Ze herstelde volledig.
00:50
Belle's story went viral.
12
38784
1579
Belle's verhaal ging viraal.
00:52
It was tweeted, blogged about,
shared and reached millions of people.
shared and reached millions of people.
13
40387
3393
Het werd getweet, geblogd, gedeeld
en bereikte miljoenen mensen.
en bereikte miljoenen mensen.
Het toonde de voordelen van het mijden
van traditionele geneeskunde
van traditionele geneeskunde
00:56
It showed the benefits of shunning
traditional medicine
traditional medicine
14
44246
3111
00:59
for diet and exercise.
15
47381
1467
tegenover dieet en lichaamsbeweging.
01:01
In August 2013, Belle launched
a healthy eating app,
a healthy eating app,
16
49381
4498
In augustus 2013 startte Belle
een gezonde-voeding-app,
een gezonde-voeding-app,
01:05
The Whole Pantry,
17
53903
1349
The Whole Pantry,
01:07
downloaded 200,000 times
in the first month.
in the first month.
18
55276
4023
die binnen een maand
200.000 keer werd gedownload .
200.000 keer werd gedownload .
01:13
But Belle's story was a lie.
19
61228
2799
Maar Belle's verhaal was een leugen.
01:17
Belle never had cancer.
20
65227
1534
Belle had nooit kanker gehad.
01:19
People shared her story
without ever checking if it was true.
without ever checking if it was true.
21
67601
4133
Mensen deelden haar verhaal
zonder ooit te checken of het waar was.
zonder ooit te checken of het waar was.
01:24
This is a classic example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
22
72815
3220
Dit is een klassiek voorbeeld
van een bevestigingvooroordeel.
van een bevestigingvooroordeel.
01:28
We accept a story uncritically
if it confirms what we'd like to be true.
if it confirms what we'd like to be true.
23
76403
4676
Wij aanvaarden een verhaal kritiekloos
als het bevestigt wat wij vinden
dat waar zou moeten zijn.
dat waar zou moeten zijn.
En we verwerpen ieder verhaal
in tegenspraak ermee.
in tegenspraak ermee.
01:33
And we reject any story
that contradicts it.
that contradicts it.
24
81484
2506
01:36
How often do we see this
25
84937
1825
Hoe vaak zien we dit niet
01:38
in the stories
that we share and we ignore?
that we share and we ignore?
26
86786
3045
in de verhalen
die wij delen en negeren?
die wij delen en negeren?
01:41
In politics, in business,
in health advice.
in health advice.
27
89855
4182
In de politiek, in het bedrijfsleven,
bij gezondheidszorg-advies.
bij gezondheidszorg-advies.
01:47
The Oxford Dictionary's
word of 2016 was "post-truth."
word of 2016 was "post-truth."
28
95180
4106
In 2016 was ‘post-waarheid’ het woord
van het jaar van The Oxford Dictionary.
van het jaar van The Oxford Dictionary.
01:51
And the recognition that we now live
in a post-truth world
in a post-truth world
29
99768
3492
En de erkenning dat we nu
in een post-waarheid-wereld leven,
in een post-waarheid-wereld leven,
01:55
has led to a much needed emphasis
on checking the facts.
on checking the facts.
30
103284
3364
heeft geleid tot een broodnodige nadruk
op het controleren van de feiten.
op het controleren van de feiten.
01:59
But the punch line of my talk
31
107339
1397
Maar de clou van mijn lezing
02:00
is that just checking
the facts is not enough.
the facts is not enough.
32
108760
2991
is dat alleen het controleren
van de feiten niet volstaat.
van de feiten niet volstaat.
02:04
Even if Belle's story were true,
33
112347
2927
Zelfs als Belle's verhaal waar zou zijn,
02:07
it would be just as irrelevant.
34
115298
2067
dan was het net zo irrelevant.
02:10
Why?
35
118457
1150
Waarom?
We kijken eens naar een van de meest
fundamentele technieken in de statistiek.
fundamentele technieken in de statistiek.
02:11
Well, let's look at one of the most
fundamental techniques in statistics.
fundamental techniques in statistics.
36
119957
3508
Hij heet Bayesiaanse gevolgtrekking.
02:15
It's called Bayesian inference.
37
123489
2410
02:18
And the very simple version is this:
38
126251
2936
De zeer eenvoudige versie is dit:
02:21
We care about "does the data
support the theory?"
support the theory?"
39
129211
3268
Waar we om geven is:
"Ondersteunen de data de theorie?"
"Ondersteunen de data de theorie?"
02:25
Does the data increase our belief
that the theory is true?
that the theory is true?
40
133053
3456
Verhogen de data onze overtuiging
dat de theorie waar is?
dat de theorie waar is?
02:29
But instead, we end up asking,
"Is the data consistent with the theory?"
"Is the data consistent with the theory?"
41
137520
4383
Maar in plaats daarvan vragen we:
"Zijn de gegevens
in overeenstemming met de theorie?"
in overeenstemming met de theorie?"
02:34
But being consistent with the theory
42
142838
2515
Maar het in overeenstemming
zijn met de theorie
zijn met de theorie
02:37
does not mean that the data
supports the theory.
supports the theory.
43
145377
2929
betekent niet dat de gegevens
de theorie ondersteunen.
de theorie ondersteunen.
02:40
Why?
44
148799
1159
Waarom?
02:41
Because of a crucial
but forgotten third term --
but forgotten third term --
45
149982
3825
Door een cruciaal,
maar vergeten derde punt:
maar vergeten derde punt:
de data kunnen ook overeenstemmen
met rivaliserende theorieën.
met rivaliserende theorieën.
02:45
the data could also be consistent
with rival theories.
with rival theories.
46
153831
3558
02:49
But due to confirmation bias,
we never consider the rival theories,
we never consider the rival theories,
47
157918
4667
Maar door het bevestigingsvooroordeel
overwegen we
die rivaliserende theorieën nooit,
die rivaliserende theorieën nooit,
daarvoor koesteren we
onze eigen lievelingstheorie te zeer.
onze eigen lievelingstheorie te zeer.
02:54
because we're so protective
of our own pet theory.
of our own pet theory.
48
162609
3151
Laten we dit eens toepassen
op het verhaal van Belle.
op het verhaal van Belle.
02:58
Now, let's look at this for Belle's story.
49
166688
2413
Wat we willen weten is:
03:01
Well, we care about:
Does Belle's story support the theory
Does Belle's story support the theory
50
169125
4214
ondersteunt Belle's verhaal
de theorie dat diëten kanker geneest?
de theorie dat diëten kanker geneest?
03:05
that diet cures cancer?
51
173363
1603
Maar in plaats daarvan vragen we:
03:06
But instead, we end up asking,
52
174990
1787
03:08
"Is Belle's story consistent
with diet curing cancer?"
with diet curing cancer?"
53
176801
4045
"Is Belle's verhaal consistent
met de theorie dat dieet kanker geneest?"
met de theorie dat dieet kanker geneest?"
03:13
And the answer is yes.
54
181790
1604
En het antwoord is: ja.
03:15
If diet did cure cancer,
we'd see stories like Belle's.
we'd see stories like Belle's.
55
183839
4103
Als dieet kanker genas, zouden we
verhalen als dat van Belle tegenkomen.
verhalen als dat van Belle tegenkomen.
03:20
But even if diet did not cure cancer,
56
188839
2849
Maar zelfs als dieet geen kanker geneest,
03:23
we'd still see stories like Belle's.
57
191712
2643
zouden we nog steeds verhalen
als dat van Belle tegenkomen.
als dat van Belle tegenkomen.
03:26
A single story in which
a patient apparently self-cured
a patient apparently self-cured
58
194744
5190
Eén enkel verhaal waarbij
een patiënt schijnbaar zichzelf genas
een patiënt schijnbaar zichzelf genas
03:31
just due to being misdiagnosed
in the first place.
in the first place.
59
199958
3174
doordat er in de eerste plaats
een verkeerde diagnose werd gesteld.
een verkeerde diagnose werd gesteld.
03:35
Just like, even if smoking
was bad for your health,
was bad for your health,
60
203680
3326
Net als dit: zelfs al was roken
slecht voor je gezondheid,
slecht voor je gezondheid,
03:39
you'd still see one smoker
who lived until 100.
who lived until 100.
61
207030
3304
toch vind je altijd wel
één roker die 100 werd.
één roker die 100 werd.
03:42
(Laughter)
62
210664
1150
(Gelach)
03:44
Just like, even if education
was good for your income,
was good for your income,
63
212157
2562
Ook dit: zelfs al was onderwijs
goed voor je inkomen,
goed voor je inkomen,
03:46
you'd still see one multimillionaire
who didn't go to university.
who didn't go to university.
64
214743
4281
dan vind je altijd nog één multimiljonair
die niet naar de universiteit ging.
die niet naar de universiteit ging.
03:51
(Laughter)
65
219048
4984
(Gelach)
03:56
So the biggest problem with Belle's story
is not that it was false.
is not that it was false.
66
224056
3911
Het grootste probleem met het verhaal
van Belle is niet dat het vals was.
van Belle is niet dat het vals was.
03:59
It's that it's only one story.
67
227991
2531
Het is dat het slechts één verhaal is.
04:03
There might be thousands of other stories
where diet alone failed,
where diet alone failed,
68
231094
4381
Er kunnen duizenden andere verhalen zijn
waar alleen diëten mislukte,
waar alleen diëten mislukte,
04:07
but we never hear about them.
69
235499
1934
maar die we nooit horen.
04:10
We share the outlier cases
because they are new,
because they are new,
70
238141
3896
Wij delen de uitschieters
omdat ze nieuw zijn,
omdat ze nieuw zijn,
04:14
and therefore they are news.
71
242061
1867
en daardoor nieuws.
We hebben het nooit
over de alledaagse gevallen.
over de alledaagse gevallen.
04:16
We never share the ordinary cases.
72
244657
2476
04:19
They're too ordinary,
they're what normally happens.
they're what normally happens.
73
247157
3213
Ze zijn te gewoon,
ze zijn wat normaliter gebeurt.
ze zijn wat normaliter gebeurt.
04:23
And that's the true
99 percent that we ignore.
99 percent that we ignore.
74
251125
3095
Dat is de ware 99 procent die we negeren.
Net als in de samenleving
04:26
Just like in society, you can't just
listen to the one percent,
listen to the one percent,
75
254244
2968
mag je niet enkel kijken
naar die één procent uitschieters,
naar die één procent uitschieters,
04:29
the outliers,
76
257236
1158
en de 99 procent, de alledaagse, negeren.
04:30
and ignore the 99 percent, the ordinary.
77
258418
2666
Want dat is het tweede voorbeeld
van bevestigingsvooroordeel.
van bevestigingsvooroordeel.
04:34
Because that's the second example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
78
262022
3254
Wij aanvaarden een feit als data.
04:37
We accept a fact as data.
79
265300
2769
Het grootste probleem is niet
dat we leven in een post-waarheid-wereld;
dat we leven in een post-waarheid-wereld;
04:41
The biggest problem is not
that we live in a post-truth world;
that we live in a post-truth world;
80
269038
3968
04:45
it's that we live in a post-data world.
81
273030
3769
het is dat we leven
in een post-data-wereld.
in een post-data-wereld.
04:49
We prefer a single story to tons of data.
82
277792
3744
Wij verkiezen één enkel verhaal
boven hopen data.
boven hopen data.
Verhalen zijn krachtig
en brengen dingen tot leven.
en brengen dingen tot leven.
04:54
Now, stories are powerful,
they're vivid, they bring it to life.
they're vivid, they bring it to life.
83
282752
3016
Men raadt aan elke talk
met een verhaal te beginnen.
met een verhaal te beginnen.
04:57
They tell you to start
every talk with a story.
every talk with a story.
84
285792
2222
Ik deed het ook.
05:00
I did.
85
288038
1150
05:01
But a single story
is meaningless and misleading
is meaningless and misleading
86
289696
4754
Maar één enkel verhaal
is zinloos en misleidend,
is zinloos en misleidend,
05:06
unless it's backed up by large-scale data.
87
294474
2849
tenzij het wordt ondersteund
door een massa data.
door een massa data.
05:11
But even if we had large-scale data,
88
299236
2357
Maar zelfs die massa data
kan nog steeds niet genoeg zijn.
05:13
that might still not be enough.
89
301617
2158
05:16
Because it could still be consistent
with rival theories.
with rival theories.
90
304260
3138
Het kan nog steeds consistent zijn
met rivaliserende theorieën.
met rivaliserende theorieën.
Ik leg het uit.
05:20
Let me explain.
91
308136
1150
05:22
A classic study
by psychologist Peter Wason
by psychologist Peter Wason
92
310072
3262
Een klassiek onderzoek
van psycholoog Peter Wason
van psycholoog Peter Wason
geeft je een set van drie getallen
05:25
gives you a set of three numbers
93
313358
1952
05:27
and asks you to think of the rule
that generated them.
that generated them.
94
315334
2905
en vraagt je om te denken
aan de regel die ze genereerde.
aan de regel die ze genereerde.
05:30
So if you're given two, four, six,
95
318585
4476
Als je krijgt: 2, 4, 6,
wat is dan de regel?
05:35
what's the rule?
96
323085
1150
05:36
Well, most people would think,
it's successive even numbers.
it's successive even numbers.
97
324895
3219
De meeste mensen zouden denken
aan opeenvolgende even getallen.
aan opeenvolgende even getallen.
Hoe zou je het testen?
05:40
How would you test it?
98
328767
1515
05:42
Well, you'd propose other sets
of successive even numbers:
of successive even numbers:
99
330306
3262
Nou, je kon andere sets van opeenvolgende
even getallen voorstellen:
even getallen voorstellen:
05:45
4, 6, 8 or 12, 14, 16.
100
333592
3318
4, 6, 8 of 12, 14, 16.
05:49
And Peter would say these sets also work.
101
337546
2800
En Peter zou zeggen deze sets ook werken.
05:53
But knowing that these sets also work,
102
341124
2564
Maar weten dat deze sets ook werken
05:55
knowing that perhaps hundreds of sets
of successive even numbers also work,
of successive even numbers also work,
103
343712
4765
en weten dat misschien honderden sets van
opeenvolgende even getallen ook werken,
opeenvolgende even getallen ook werken,
06:00
tells you nothing.
104
348501
1348
vertelt je niets.
06:02
Because this is still consistent
with rival theories.
with rival theories.
105
350572
3358
Want dit is nog steeds in overeenstemming
met rivaliserende theorieën.
met rivaliserende theorieën.
06:06
Perhaps the rule
is any three even numbers.
is any three even numbers.
106
354889
3205
Misschien is de regel:
eender welke drie even getallen.
eender welke drie even getallen.
06:11
Or any three increasing numbers.
107
359000
2133
Of elke drie oplopende getallen.
06:14
And that's the third example
of confirmation bias:
of confirmation bias:
108
362365
2888
Dat is het derde voorbeeld
van het bevestigingsvooroordeel:
van het bevestigingsvooroordeel:
06:17
accepting data as evidence,
109
365277
3689
data aanvaarden als bewijs,
06:20
even if it's consistent
with rival theories.
with rival theories.
110
368990
3000
ook al zijn ze in overeenstemming
met rivaliserende theorieën.
met rivaliserende theorieën.
06:24
Data is just a collection of facts.
111
372704
2952
Data zijn alleen maar
een verzameling van feiten.
een verzameling van feiten.
06:28
Evidence is data that supports
one theory and rules out others.
one theory and rules out others.
112
376402
4923
Het bewijs is data
die één theorie ondersteunen
en andere theorieën uitsluiten.
en andere theorieën uitsluiten.
De beste manier
om jouw theorie te ondersteunen,
om jouw theorie te ondersteunen,
06:34
So the best way to support your theory
113
382665
2483
is proberen ze te weerleggen,
door advocaat van de duivel te spelen.
door advocaat van de duivel te spelen.
06:37
is actually to try to disprove it,
to play devil's advocate.
to play devil's advocate.
114
385172
3930
06:41
So test something, like 4, 12, 26.
115
389466
4718
Dus test iets als 4, 12, 26.
Als je nu een ja krijgt,
06:46
If you got a yes to that,
that would disprove your theory
that would disprove your theory
116
394938
3683
zou dat je theorie weerleggen
van opeenvolgende even getallen.
van opeenvolgende even getallen.
06:50
of successive even numbers.
117
398645
1936
06:53
Yet this test is powerful,
118
401232
2016
Toch is deze test krachtig,
06:55
because if you got a no, it would rule out
"any three even numbers"
"any three even numbers"
119
403272
4845
want als je een nee kreeg,
sloot dat de regel
‘elke drie even getallen’ uit,
‘elke drie even getallen’ uit,
evenals ‘elke drie oplopende getallen’
07:00
and "any three increasing numbers."
120
408141
1712
07:01
It would rule out the rival theories,
but not rule out yours.
but not rule out yours.
121
409877
3341
Het zou de rivaliserende theorieën,
maar niet uit de jouwe uitsluiten.
maar niet uit de jouwe uitsluiten.
07:05
But most people are too afraid
of testing the 4, 12, 26,
of testing the 4, 12, 26,
122
413968
4794
Maar de meeste mensen zijn te bang
om 4, 12, 26 te testen
om 4, 12, 26 te testen
omdat ze geen ja willen krijgen,
07:10
because they don't want to get a yes
and prove their pet theory to be wrong.
and prove their pet theory to be wrong.
123
418786
4163
wat zou bewijzen dat hun
lievelingstheorie niet klopte.
lievelingstheorie niet klopte.
07:16
Confirmation bias is not only
about failing to search for new data,
about failing to search for new data,
124
424727
5676
Bevestigingsvooroordeel gaat niet alleen
over het niet zoeken naar nieuwe data,
maar ook over
een verkeerde interpretatie
een verkeerde interpretatie
07:22
but it's also about misinterpreting
data once you receive it.
data once you receive it.
125
430427
3073
van reeds verzamelde data.
07:26
And this applies outside the lab
to important, real-world problems.
to important, real-world problems.
126
434339
3548
En dat geldt buiten het lab
voor belangrijke, echte-wereld-problemen.
voor belangrijke, echte-wereld-problemen.
07:29
Indeed, Thomas Edison famously said,
127
437911
3309
Hier is Thomas Edisons beroemde uitspraak:
07:33
"I have not failed,
128
441244
1888
"Ik heb niet gefaald,
07:35
I have found 10,000 ways that won't work."
129
443156
4188
ik heb 10.000 manieren gevonden
die niet werken."
die niet werken."
07:40
Finding out that you're wrong
130
448281
2627
Erachter komen dat je fout zit,
is de enige manier om erachter
te komen wat juist is.
te komen wat juist is.
07:42
is the only way to find out what's right.
131
450932
2733
07:46
Say you're a university
admissions director
admissions director
132
454654
2946
Stel dat je toelatingen
tot de universiteit moet beheren
tot de universiteit moet beheren
en het jouw theorie is
dat alleen studenten met goede cijfers
dat alleen studenten met goede cijfers
07:49
and your theory is that only
students with good grades
students with good grades
133
457624
2563
07:52
from rich families do well.
134
460211
1763
uit rijke families het goed doen.
07:54
So you only let in such students.
135
462339
2190
Dus laat je alleen deze studenten toe.
En ze doen het ook goed.
07:56
And they do well.
136
464553
1150
07:58
But that's also consistent
with the rival theory.
with the rival theory.
137
466482
2772
Maar dat is ook in overeenstemming
met de rivaliserende theorie.
met de rivaliserende theorie.
08:01
Perhaps all students
with good grades do well,
with good grades do well,
138
469593
2747
Misschien doen alle studenten
met goede cijfers het goed,
met goede cijfers het goed,
08:04
rich or poor.
139
472364
1181
rijk of arm.
08:06
But you never test that theory
because you never let in poor students
because you never let in poor students
140
474307
3730
Maar je test die theorie nooit,
omdat je nooit arme studenten toelaat
omdat je nooit arme studenten toelaat
08:10
because you don't want to be proven wrong.
141
478061
2800
omdat je je ongelijk
niet wil bewezen hebben.
niet wil bewezen hebben.
08:14
So, what have we learned?
142
482577
1857
Wat hebben we geleerd?
08:17
A story is not fact,
because it may not be true.
because it may not be true.
143
485315
3560
Een verhaal is geen feit,
omdat het misschien niet waar is.
omdat het misschien niet waar is.
08:21
A fact is not data,
144
489498
2087
Een feit is geen data,
08:23
it may not be representative
if it's only one data point.
if it's only one data point.
145
491609
4039
het kan niet representatief zijn
als het om slechts één datapunt gaat.
als het om slechts één datapunt gaat.
08:28
And data is not evidence --
146
496680
2349
En data zijn geen bewijs --
ze geven misschien geen ondersteuning
08:31
it may not be supportive
if it's consistent with rival theories.
if it's consistent with rival theories.
147
499053
3678
als ze consistent zijn
met rivaliserende theorieën.
met rivaliserende theorieën.
08:36
So, what do you do?
148
504146
2277
Dus, wat doe je dan?
08:39
When you're at
the inflection points of life,
the inflection points of life,
149
507464
2682
Je staat op een keerpunt van je leven,
08:42
deciding on a strategy for your business,
150
510170
2566
je moet beslissen over
een strategie voor jouw bedrijf,
een strategie voor jouw bedrijf,
08:44
a parenting technique for your child
151
512760
2611
of hoe jouw kind op te voeden
08:47
or a regimen for your health,
152
515395
2428
of over een regime voor jouw gezondheid,
08:49
how do you ensure
that you don't have a story
that you don't have a story
153
517847
3539
hoe zorg je ervoor dat je geen verhaal,
maar wel bewijs hebt?
08:53
but you have evidence?
154
521410
1468
08:56
Let me give you three tips.
155
524268
1619
Ik geef jullie drie tips.
08:58
The first is to actively seek
other viewpoints.
other viewpoints.
156
526641
3984
De eerste is om actief te zoeken
naar andere gezichtspunten.
naar andere gezichtspunten.
09:02
Read and listen to people
you flagrantly disagree with.
you flagrantly disagree with.
157
530649
3594
Lees en luister naar mensen
waar je het flagrant niet mee eens bent.
waar je het flagrant niet mee eens bent.
09:06
Ninety percent of what they say
may be wrong, in your view.
may be wrong, in your view.
158
534267
3488
90 procent van wat ze zeggen
kan naar jouw mening verkeerd zijn.
kan naar jouw mening verkeerd zijn.
09:10
But what if 10 percent is right?
159
538728
2133
Maar wat als 10 procent juist is?
09:13
As Aristotle said,
160
541851
1619
Zoals Aristoteles zei:
09:15
"The mark of an educated man
161
543494
2214
"Het kenmerk van een goed opgeleide man
09:17
is the ability to entertain a thought
162
545732
3397
is de mogelijkheid
om met een gedachte te spelen
om met een gedachte te spelen
09:21
without necessarily accepting it."
163
549153
2333
zonder die te moeten accepteren."
09:24
Surround yourself with people
who challenge you,
who challenge you,
164
552649
2254
Omring jezelf met mensen die je uitdagen,
09:26
and create a culture
that actively encourages dissent.
that actively encourages dissent.
165
554917
3699
en creëer een cultuur
die actief dissidentie aanmoedigt.
die actief dissidentie aanmoedigt.
09:31
Some banks suffered from groupthink,
166
559347
2318
Sommige banken
hadden last van groepsdenken:
hadden last van groepsdenken:
09:33
where staff were too afraid to challenge
management's lending decisions,
management's lending decisions,
167
561689
4309
personeel dat de leningsbeslissingen
van het management niet durfde aanvechten,
van het management niet durfde aanvechten,
09:38
contributing to the financial crisis.
168
566022
2466
wat bijdroeg aan de financiële crisis.
09:41
In a meeting, appoint someone
to be devil's advocate
to be devil's advocate
169
569029
4199
Duid in een vergadering iemand aan
om advocaat van de duivel te zijn
om advocaat van de duivel te zijn
09:45
against your pet idea.
170
573252
1642
tegen jouw lievelingsidee.
09:47
And don't just hear another viewpoint --
171
575720
2571
En hóór niet alleen
een ander gezichtspunt --
een ander gezichtspunt --
09:50
listen to it, as well.
172
578315
2176
luister er ook naar.
09:53
As psychologist Stephen Covey said,
173
581389
2404
Zoals psycholoog Stephen Covey zei:
09:55
"Listen with the intent to understand,
174
583817
3397
"Luister met de bedoeling om te begrijpen,
niet met de bedoeling om te antwoorden."
09:59
not the intent to reply."
175
587238
1666
10:01
A dissenting viewpoint
is something to learn from
is something to learn from
176
589642
3492
Een afwijkend standpunt
is iets om van te leren,
is iets om van te leren,
10:05
not to argue against.
177
593158
1548
niet iets om tegen in te gaan.
10:07
Which takes us to the other
forgotten terms in Bayesian inference.
forgotten terms in Bayesian inference.
178
595690
3866
Wat ons brengt
bij de andere vergeten punten
in de Bayesiaanse gevolgtrekking.
in de Bayesiaanse gevolgtrekking.
10:12
Because data allows you to learn,
179
600198
2324
Want van data kun je leren,
10:14
but learning is only relative
to a starting point.
to a starting point.
180
602546
3515
maar leren is slechts ten opzichte
van een beginpunt.
van een beginpunt.
10:18
If you started with complete certainty
that your pet theory must be true,
that your pet theory must be true,
181
606085
5716
Als je uitging van de volledige zekerheid
dat jouw lievelingstheorie waar moet zijn,
dat jouw lievelingstheorie waar moet zijn,
10:23
then your view won't change --
182
611825
1897
dan zal je standpunt niet veranderen --
10:25
regardless of what data you see.
183
613746
2466
ongeacht welke data je te zien krijgt.
10:28
Only if you are truly open
to the possibility of being wrong
to the possibility of being wrong
184
616641
4391
Alleen als je echt openstaat
voor de mogelijkheid
dat je het fout kan hebben,
dat je het fout kan hebben,
10:33
can you ever learn.
185
621056
1267
kun je ooit leren.
10:35
As Leo Tolstoy wrote,
186
623580
2095
Zoals Leo Tolstoj schreef:
10:37
"The most difficult subjects
187
625699
2182
"De moeilijkste onderwerpen
10:39
can be explained to the most
slow-witted man
slow-witted man
188
627905
3135
kunnen worden verklaard aan de domste man
10:43
if he has not formed
any idea of them already.
any idea of them already.
189
631064
2753
als hij er zich nog
geen idee over heeft gevormd.
geen idee over heeft gevormd.
10:46
But the simplest thing
190
634365
1873
Maar het eenvoudigste ding
10:48
cannot be made clear
to the most intelligent man
to the most intelligent man
191
636262
3071
kan niet duidelijk worden gemaakt
aan de meest intelligente man
aan de meest intelligente man
10:51
if he is firmly persuaded
that he knows already."
that he knows already."
192
639357
3334
als hij er vast van overtuigd is
dat hij het al weet."
dat hij het al weet."
10:56
Tip number two is "listen to experts."
193
644500
3743
Tip nummer twee is
‘luisteren naar experts’.
‘luisteren naar experts’.
11:01
Now, that's perhaps the most
unpopular advice that I could give you.
unpopular advice that I could give you.
194
649040
3492
Nu is dat misschien wel het meest
impopulaire advies dat ik je kan geven.
impopulaire advies dat ik je kan geven.
11:04
(Laughter)
195
652556
1220
(Gelach)
11:05
British politician Michael Gove
famously said that people in this country
famously said that people in this country
196
653800
4738
De Britse politicus Michael Gove
deed de beroemde uitspraak
deed de beroemde uitspraak
dat de mensen in dit land
11:10
have had enough of experts.
197
658562
2276
genoeg hadden van experts.
Een recente opiniepeiling toonde aan
11:13
A recent poll showed that more people
would trust their hairdresser --
would trust their hairdresser --
198
661696
3508
dat meer mensen
hun kapper zouden vertrouwen --
hun kapper zouden vertrouwen --
11:17
(Laughter)
199
665228
2285
(Gelach)
11:19
or the man on the street
200
667537
1833
of de man in de straat
11:21
than they would leaders of businesses,
the health service and even charities.
the health service and even charities.
201
669394
4305
dan de leiders van bedrijven,
gezondheidszorg en zelfs goede doelen.
gezondheidszorg en zelfs goede doelen.
11:26
So we respect a teeth-whitening formula
discovered by a mom,
discovered by a mom,
202
674227
3977
Zo prefereren we een door een mama
ontdekt recept om tanden wit te maken,
ontdekt recept om tanden wit te maken,
11:30
or we listen to an actress's view
on vaccination.
on vaccination.
203
678228
3198
of luisteren we naar de ideeën
van een actrice over vaccinatie.
van een actrice over vaccinatie.
We houden van mensen
11:33
We like people who tell it like it is,
who go with their gut,
who go with their gut,
204
681450
2865
die er geen doekjes om winden,
mensen met buikgevoel.
mensen met buikgevoel.
11:36
and we call them authentic.
205
684339
1800
Die noemen we authentiek.
11:38
But gut feel can only get you so far.
206
686847
3214
Maar met buikgevoel
alleen kom je niet ver.
alleen kom je niet ver.
11:42
Gut feel would tell you never to give
water to a baby with diarrhea,
water to a baby with diarrhea,
207
690736
4436
Buikgevoel zou je vertellen
om nooit water te geven
aan een baby met diarree,
aan een baby met diarree,
omdat het er de andere kant
toch maar zou uitlopen.
toch maar zou uitlopen.
11:47
because it would just
flow out the other end.
flow out the other end.
208
695196
2318
11:49
Expertise tells you otherwise.
209
697538
2578
Expertise vertelt je wat anders.
11:53
You'd never trust your surgery
to the man on the street.
to the man on the street.
210
701149
3428
Je zou nooit je operatie toevertrouwen
aan de man in de straat.
aan de man in de straat.
11:56
You'd want an expert
who spent years doing surgery
who spent years doing surgery
211
704887
3587
Je wil een expert die jarenlang
bezig was met operaties
bezig was met operaties
12:00
and knows the best techniques.
212
708498
2000
en de beste technieken kent.
12:03
But that should apply
to every major decision.
to every major decision.
213
711514
3133
Maar dat moet dan gelden
voor elke belangrijke beslissing.
voor elke belangrijke beslissing.
12:07
Politics, business, health advice
214
715255
4556
Politiek, het bedrijfsleven,
gezondheidsadvies
gezondheidsadvies
vereisen deskundigheid, net als chirurgie.
12:11
require expertise, just like surgery.
215
719835
2896
12:16
So then, why are experts so mistrusted?
216
724474
3539
Waarom worden dan experts zo gewantrouwd?
Nou, een van de redenen is
dat men ze ziet als wereldvreemd.
dat men ze ziet als wereldvreemd.
12:20
Well, one reason
is they're seen as out of touch.
is they're seen as out of touch.
217
728981
3239
12:24
A millionaire CEO couldn't possibly
speak for the man on the street.
speak for the man on the street.
218
732244
4090
Een CEO-miljonair kan onmogelijk
spreken voor de man in de straat.
spreken voor de man in de straat.
12:29
But true expertise is found on evidence.
219
737455
3559
Maar ware kennis is te vinden bij bewijs.
12:33
And evidence stands up
for the man on the street
for the man on the street
220
741447
2905
En bewijs komt op vóór de man in de straat
12:36
and against the elites.
221
744376
1533
en tegen de elites.
12:38
Because evidence forces you to prove it.
222
746456
2667
Omdat bewijs je dwingt om het te bewijzen.
12:41
Evidence prevents the elites
from imposing their own view
from imposing their own view
223
749774
4421
Bewijs voorkomt dat de elites
hun eigen visie opleggen
hun eigen visie opleggen
zonder bewijs.
12:46
without proof.
224
754219
1150
Een tweede reden waarom deskundigen
niet worden vertrouwd,
niet worden vertrouwd,
12:49
A second reason
why experts are not trusted
why experts are not trusted
225
757006
2071
12:51
is that different experts
say different things.
say different things.
226
759101
3087
is dat de mening van deskundigen
vaak uiteenloopt.
vaak uiteenloopt.
12:54
For every expert who claimed that leaving
the EU would be bad for Britain,
the EU would be bad for Britain,
227
762212
4476
Voor elke expert die beweerde
dat het verlaten van de EU
dat het verlaten van de EU
slecht zou zijn voor Groot-Brittannië,
12:58
another expert claimed it would be good.
228
766712
2429
vindt een andere
dat het juist goed zou zijn.
dat het juist goed zou zijn.
13:01
Half of these so-called experts
will be wrong.
will be wrong.
229
769165
3767
De helft van de zogenaamde
deskundigen zit dan verkeerd.
deskundigen zit dan verkeerd.
13:05
And I have to admit that most papers
written by experts are wrong.
written by experts are wrong.
230
773774
4243
En ik moet toegeven
dat de meeste door deskundigen
geschreven papers fout zijn.
geschreven papers fout zijn.
Of op zijn best dingen beweren
13:10
Or at best, make claims that
the evidence doesn't actually support.
the evidence doesn't actually support.
231
778520
3505
die niet echt ondersteund
worden door bewijs.
worden door bewijs.
13:14
So we can't just take
an expert's word for it.
an expert's word for it.
232
782990
3133
Dus kunnen we een deskundige
niet zomaar geloven op zijn woord.
niet zomaar geloven op zijn woord.
13:18
In November 2016, a study
on executive pay hit national headlines.
on executive pay hit national headlines.
233
786776
6034
In november 2016 haalde een studie
over de wedde van bestuurders
de nationale krantenkoppen.
de nationale krantenkoppen.
13:25
Even though none of the newspapers
who covered the study
who covered the study
234
793240
2890
Hoewel geen van de kranten
die de studie vermeldden
die de studie vermeldden
13:28
had even seen the study.
235
796154
1600
de studie zelfs gezien had.
13:30
It wasn't even out yet.
236
798685
1533
Ze was zelfs nog niet gepubliceerd.
13:32
They just took the author's word for it,
237
800708
2204
Ze geloofden de auteur
enkel op zijn woord,
enkel op zijn woord,
13:35
just like with Belle.
238
803768
1400
net zoals met Belle.
13:38
Nor does it mean that we can
just handpick any study
just handpick any study
239
806093
2436
Het betekent ook niet dat we
zomaar een studie kunnen uitkiezen
zomaar een studie kunnen uitkiezen
13:40
that happens to support our viewpoint --
240
808553
2111
die ons standpunt ondersteunt --
13:42
that would, again, be confirmation bias.
241
810688
2103
wat weer bevestigingsvooroordeel zou zijn.
13:44
Nor does it mean
that if seven studies show A
that if seven studies show A
242
812815
2555
Het betekent ook niet dat
als zeven studies A geven
als zeven studies A geven
13:47
and three show B,
243
815394
1668
en drie B geven,
13:49
that A must be true.
244
817086
1483
dat A waar moet zijn.
13:51
What matters is the quality,
245
819109
2659
Waar het om gaat is de kwaliteit,
13:53
and not the quantity of expertise.
246
821792
2817
en niet de kwantiteit van deskundigheid.
13:57
So we should do two things.
247
825879
1800
Dus moeten we twee dingen doen.
14:00
First, we should critically examine
the credentials of the authors.
the credentials of the authors.
248
828434
4578
Ten eerste moeten we kritisch kijken
naar de geloofsbrieven van de auteurs.
naar de geloofsbrieven van de auteurs.
14:05
Just like you'd critically examine
the credentials of a potential surgeon.
the credentials of a potential surgeon.
249
833807
4143
Net zoals je de geloofsbrieven van
een chirurg ook kritisch zou onderzoeken.
een chirurg ook kritisch zou onderzoeken.
14:10
Are they truly experts in the matter,
250
838347
3206
Zijn ze echt deskundig in de zaak
of hebben ze een persoonlijk belang?
14:13
or do they have a vested interest?
251
841577
2267
14:16
Second, we should pay particular attention
252
844768
2523
Ten tweede moeten we
bijzondere aandacht besteden
bijzondere aandacht besteden
14:19
to papers published
in the top academic journals.
in the top academic journals.
253
847315
3889
aan papers gepubliceerd
in de top-wetenschappelijke tijdschriften.
in de top-wetenschappelijke tijdschriften.
Wetenschappers worden
er vaak van beschuldigd
er vaak van beschuldigd
14:24
Now, academics are often accused
of being detached from the real world.
of being detached from the real world.
254
852038
3861
niet met beide voeten
op de grond te staan.
op de grond te staan.
14:28
But this detachment gives you
years to spend on a study.
years to spend on a study.
255
856585
3730
Maar deze onthechting laat je toe
jaren te besteden aan een studie.
jaren te besteden aan een studie.
14:32
To really nail down a result,
256
860339
1905
Om een resultaat echt vast te spijkeren,
14:34
to rule out those rival theories,
257
862268
2015
de rivaliserende theorieën uit te sluiten,
14:36
and to distinguish correlation
from causation.
from causation.
258
864307
3134
en correlatie en causaliteit
te onderscheiden.
te onderscheiden.
14:40
And academic journals involve peer review,
259
868172
3477
En wetenschappelijke tijdschriften
werken met peer review,
werken met peer review,
waarbij een paper
rigoureus onderzocht wordt --
rigoureus onderzocht wordt --
14:43
where a paper is rigorously scrutinized
260
871673
2294
14:45
(Laughter)
261
873991
1419
(Gelach)
14:47
by the world's leading minds.
262
875434
1934
door 's werelds grootste geesten.
14:50
The better the journal,
the higher the standard.
the higher the standard.
263
878434
2556
Hoe beter het tijdschrift,
hoe hoger de lat.
hoe hoger de lat.
14:53
The most elite journals
reject 95 percent of papers.
reject 95 percent of papers.
264
881014
5148
De meest elite-tijdschriften
verwerpen 95 procent van de papers.
verwerpen 95 procent van de papers.
14:59
Now, academic evidence is not everything.
265
887434
3333
Nu is academisch bewijs niet alles.
Ervaring in de echte wereld
is ook van cruciaal belang.
is ook van cruciaal belang.
15:03
Real-world experience is critical, also.
266
891109
2667
15:06
And peer review is not perfect,
mistakes are made.
mistakes are made.
267
894465
3400
En peer review is niet perfect,
fouten worden gemaakt.
fouten worden gemaakt.
15:10
But it's better to go
with something checked
with something checked
268
898530
2063
Maar iets dat gecheckt werd,
is beter te vertrouwen
is beter te vertrouwen
15:12
than something unchecked.
269
900617
1667
dan iets ongecontroleerds.
15:14
If we latch onto a study
because we like the findings,
because we like the findings,
270
902696
3199
Als we een studie accepteren
omdat we de bevindingen leuk vinden,
omdat we de bevindingen leuk vinden,
15:17
without considering who it's by
or whether it's even been vetted,
or whether it's even been vetted,
271
905919
3888
zonder rekening te houden van wie ze is
en of ze werd doorgelicht,
en of ze werd doorgelicht,
15:21
there is a massive chance
that that study is misleading.
that that study is misleading.
272
909831
3627
is er een enorme kans
dat die studie misleidend is.
dat die studie misleidend is.
15:26
And those of us who claim to be experts
273
914894
2580
Degenen die beweren deskundig te zijn,
15:29
should recognize the limitations
of our analysis.
of our analysis.
274
917498
3253
moeten de beperkingen
van ons analyseren doorhebben.
van ons analyseren doorhebben.
15:33
Very rarely is it possible to prove
or predict something with certainty,
or predict something with certainty,
275
921244
4563
In zeer zeldzame gevallen kan iets
bewezen of met zekerheid voorspeld worden,
bewezen of met zekerheid voorspeld worden,
15:38
yet it's so tempting to make
a sweeping, unqualified statement.
a sweeping, unqualified statement.
276
926292
4369
maar het is zo verleidelijk
om een ongenuanceerde,
ongegronde bewering te doen.
ongegronde bewering te doen.
15:43
It's easier to turn into a headline
or to be tweeted in 140 characters.
or to be tweeted in 140 characters.
277
931069
4344
Het is makkelijker ze in een krantenkop
of in een tweet van 140 tekens te steken.
of in een tweet van 140 tekens te steken.
15:48
But even evidence may not be proof.
278
936417
3142
Maar zelfs bewijs is soms geen bewijs.
15:52
It may not be universal,
it may not apply in every setting.
it may not apply in every setting.
279
940481
4210
Het is misschien niet universeel,
het is misschien niet
in alle omstandigheden toepasselijk.
in alle omstandigheden toepasselijk.
15:57
So don't say, "Red wine
causes longer life,"
causes longer life,"
280
945252
4920
Zeg dus niet:
"Van rode wijn leef je langer.",
wanneer bewijs laat zien dat rode wijn
16:02
when the evidence is only that red wine
is correlated with longer life.
is correlated with longer life.
281
950196
4682
alleen maar gecorreleerd is
met een langere levensduur.
met een langere levensduur.
16:07
And only then in people
who exercise as well.
who exercise as well.
282
955379
2770
En dan alleen bij mensen
die ook nog sporten.
die ook nog sporten.
16:11
Tip number three
is "pause before sharing anything."
is "pause before sharing anything."
283
959868
3966
Tip nummer drie is:
"Pauzeer voordat je iets deelt."
"Pauzeer voordat je iets deelt."
16:16
The Hippocratic oath says,
"First, do no harm."
"First, do no harm."
284
964907
3464
De eed van Hippocrates zegt:
"Ten eerste, doe geen kwaad."
"Ten eerste, doe geen kwaad."
16:21
What we share is potentially contagious,
285
969046
3134
Wat we delen is potentieel besmettelijk,
16:24
so be very careful about what we spread.
286
972204
3683
dus wees heel voorzichtig
met wat je rondstrooit.
met wat je rondstrooit.
16:28
Our goal should not be
to get likes or retweets.
to get likes or retweets.
287
976632
2953
Ons doel moet niet zijn
om likes of retweets te krijgen.
om likes of retweets te krijgen.
16:31
Otherwise, we only share the consensus;
we don't challenge anyone's thinking.
we don't challenge anyone's thinking.
288
979609
3985
Anders delen we alleen de consensus;
we dagen iemands denken niet uit.
we dagen iemands denken niet uit.
16:36
Otherwise, we only share what sounds good,
289
984085
2905
Anders delen we alleen wat goed klinkt,
16:39
regardless of whether it's evidence.
290
987014
2400
ongeacht of het bewijs is.
16:42
Instead, we should ask the following:
291
990188
2466
In plaats daarvan moeten
we het volgende vragen:
we het volgende vragen:
Als het een verhaal is, is het dan waar?
16:45
If it's a story, is it true?
292
993572
2135
Als het waar is, is het dan ook
ondersteund door solide bewijs?
ondersteund door solide bewijs?
16:47
If it's true, is it backed up
by large-scale evidence?
by large-scale evidence?
293
995731
2865
16:50
If it is, who is it by,
what are their credentials?
what are their credentials?
294
998620
2595
Zo ja, van wie komt het,
wat zijn hun geloofsbrieven?
wat zijn hun geloofsbrieven?
16:53
Is it published,
how rigorous is the journal?
how rigorous is the journal?
295
1001239
2756
Is het gepubliceerd,
en hoe streng is het tijdschrift?
en hoe streng is het tijdschrift?
16:56
And ask yourself
the million-dollar question:
the million-dollar question:
296
1004733
2317
En stel jezelf dan de hamvraag:
16:59
If the same study was written by the same
authors with the same credentials
authors with the same credentials
297
1007980
4023
als dezelfde studie werd geschreven door
dezelfde auteurs met dezelfde referenties
dezelfde auteurs met dezelfde referenties
maar met een tegenovergestelde conclusie,
17:05
but found the opposite results,
298
1013130
1587
17:07
would you still be willing
to believe it and to share it?
to believe it and to share it?
299
1015608
3694
zou je dan nog steeds bereid zijn
om het te geloven en te delen?
om het te geloven en te delen?
17:13
Treating any problem --
300
1021442
2246
Het behandelen van elk probleem --
zij het de economie van een land
17:15
a nation's economic problem
or an individual's health problem,
or an individual's health problem,
301
1023712
3792
of het gezondheidsprobleem
van een individu --
van een individu --
17:19
is difficult.
302
1027528
1150
is moeilijk.
17:21
So we must ensure that we have
the very best evidence to guide us.
the very best evidence to guide us.
303
1029242
4383
Daarom moeten we ervoor zorgen
dat we het allerbeste bewijs hebben
om ons te leiden.
om ons te leiden.
17:26
Only if it's true can it be fact.
304
1034188
2681
Alleen als het waar is,
kan het een feit zijn.
kan het een feit zijn.
17:29
Only if it's representative
can it be data.
can it be data.
305
1037601
2781
Alleen als het representatief is,
kunnen het data zijn.
kunnen het data zijn.
Alleen als het ondersteunend is,
kan het bewijs zijn.
kan het bewijs zijn.
17:33
Only if it's supportive
can it be evidence.
can it be evidence.
306
1041128
3165
17:36
And only with evidence
can we move from a post-truth world
can we move from a post-truth world
307
1044317
5167
En alleen met bewijs kunnen we
van een post-waarheid-wereld
van een post-waarheid-wereld
naar een pro-waarheid wereld gaan.
17:41
to a pro-truth world.
308
1049508
1583
Dank je wel.
17:44
Thank you very much.
309
1052183
1334
(Applaus)
17:45
(Applause)
310
1053541
1150
ABOUT THE SPEAKER
Alex Edmans - Finance professor, editorAlex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit.
Why you should listen
Alex Edmans is professor of finance at London Business School and managing editor of the Review of Finance, the leading academic finance journal in Europe. He is an expert in corporate governance, executive compensation, corporate social responsibility and behavioral economics.
Edmans has a unique combination of deep academic rigor and practical business experience. He's particularly passionate about translating complex academic research into practical ideas that can then be applied to real-life problems. He has spoken at the World Economic Forum in Davos, at the World Bank Distinguished Speaker Series and in the UK House of Commons. Edmans is heavily involved in the ongoing reform of corporate governance, in particular to ensure that both the diagnosis of problems and suggested solutions are based on rigorous evidence rather than anecdote. He was appointed by the UK government to study the effect of share buybacks on executive pay and investment. Edmans also serves on the Steering Group of The Purposeful Company, which aims to embed purpose into the heart of business, and on Royal London Asset Management's Responsible Investment Advisory Committee.
Edmans has been interviewed by Bloomberg, BBC, CNBC, CNN, ESPN, Fox, ITV, NPR, Reuters, Sky News and Sky Sports, and has written for the Wall Street Journal, Financial Times and Harvard Business Review. He runs a blog, Access to Finance, that makes academic research accessible to a general audience, and was appointed Mercers' School Memorial Professor of Business by Gresham College, to give free lectures to the public. Edmans was previously a tenured professor at Wharton, where he won 14 teaching awards in six years. At LBS, he won the Excellence in Teaching award, LBS's highest teaching accolade.
Alex Edmans | Speaker | TED.com