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

Why you should listen

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

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

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

Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words

Sebastian Wernicke: 1000 TEDTalks, 6 palavras

Filmed:
702,149 views

Sebastian Wernicke pensa que cada TEDTalk pode ser resumida em seis palavras. Em TEDxZurich, ele mostra como fazer exatamente isso -- e menos que isso.
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

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00:15
There's currently over a thousand TEDTalks on the TED website.
0
0
4000
Atualmente há mais de mil TEDTalks no website TED.
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
E imagino que muitos de vocês aqui
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
pensam que isso é fantástico --
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
exceto eu. Não concordo com isso.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Penso que temos um problema aqui.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Porque se você pensa sobre isso, 1.000 TEDTalks,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
são mais de 1.000 ideias que merecem ser divulgadas
00:34
How on earth
7
19000
2000
Como, diabos,
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
você vai espalhar mil ideias?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Mesmo se você tentasse captar todas essas ideias
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
assistindo a todos esses mil vídeos TED,
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
você, na verdade, levaria
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
mais de 250 horas para fazer isso.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
E fiz alguns cálculos com isso.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
O prejuízo para a economia para cada um que fizesse isso
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
seria em torno de 15.000 dólares.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Assim, considerando esse risco para a economia,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
pensei, precisamos encontrar uma solução para esse problema.
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Aqui está minha proposição para isso tudo.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
Se você observa a situação atual,
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
você tem mil TEDTalks.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Cada uma dessas TEDTalks tem uma extensão média
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
de aproximadamente 2.300 palavras.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
Agora junte tudo isso
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
e você acaba com 2,3 milhões de palavras de TEDTalks,
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
o que é mais ou menos o conteúdo de três Bíblias.
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
A questão óbvia aqui é,
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
uma TEDTalk precisa realmente de 2.300 palavras?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
Não existe algo mais curto?
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Quero dizer, se você tem uma ideia que merece ser divulgada,
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
certamente você pode colocá-la em algo menor
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
que 2.300 palavras.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
A questão é, quanto você consegue cortar?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Qual é a quantia mínima de palavras
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
que você necessitaria para fazer uma TEDTalk?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Enquanto considerava essa questão,
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
encontrei por acaso esta lenda urbana sobre Ernest Hemingway,
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
que, alegam, disse que essas seis palavras aqui:
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
"À venda: sapatinhos de nenê, nunca usados",
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
foram o melhor romance que ele já tinha escrito.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
E também encontrei um projeto chamado "Six-Word Memoirs" (Memórias em Seis Palavras)
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
no qual pedem às pessoas,
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
pegue sua vida inteira e, por favor, resuma-a em seis palavras, como estas aqui:
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
"Encontrei amor verdadeiro, casei com outro."
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
Ou "Vivendo no vácuo existencial; é horrível."
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
Realmente gosto dessa.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Portanto, se um romance pode ser colocado em seis palavras
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
e todas as memórias podem ser postas em seis palavras,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
você não precisa de mais que seis palavras para uma TEDTalk.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
Poderíamos ir almoçar agora.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Quero dizer...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
E se você fizesse isso para todas as mil TEDTalks,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
você iria de 2,3 milhões para 6.000 palavras.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
Dessa forma, pensei que isso era bastante valioso.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
Então comecei a pedir a todos os meus amigos,
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
por favor, pegue sua TEDTalk predileta e coloque-a em seis palavras.
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Aqui estão alguns dos resultados que recebi. Acho que são bem legais.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Por exemplo, a palestra de Dan Pink sobre motivação,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
que foi bastante boa, se não a viram:
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
"Largue cenoura. Largue bengala. Traga significado."
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
É basicamente sobre o que ele está falando naqueles dezoito minutos e meio.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Alguns até mesmo incluíram referências aos palestrantes,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
como o modo de falar de Nathan Myhrvold,
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
ou o de Tim Ferriss,
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
que pode ser considerado um pouco enérgico às vezes.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
O desafio aqui é: se eu tentasse fazer isso sistematicamente,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
provavelmente eu acabaria com muitos resumos,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
mas não com muitos amigos no final.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
Então eu tinha que encontrar um método diferente,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
de preferência que envolvesse completos estranhos.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
E, por sorte, existe um website para isso chamado Mechanical Turk,
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
que é um website no qual você coloca tarefas
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
que você mesmo não quer fazer,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
tais como "Por favor, resuma este texto para mim em seis palavras".
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
E eu não permitiria que nenhum país de baixo custo trabalhasse nisso,
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
mas descobri que poderia obter um resumo de seis palavras por apenas 10 centavos,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
que, penso, é um preço muito bom.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Ainda assim, infelizmente,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
não é possível resumir cada TEDTalk individualmente.
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
Porque, se você faz as contas, você tem mil TEDTalks,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
ao custo de 10 centavos cada;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
você tem que fazer mais que um resumo de cada uma dessas palestras
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
porque alguns deles provavelmente serão, ou são, realmente ruins.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
Portanto, eu acabaria pagando centenas de dólares.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
Assim, pensei numa forma diferente,
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
imaginando, bem, as palestras giram sobre certos temas.
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
E se eu não permitisse que as pessoas resumissem
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
TEDTalks individuais em seis palavras,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
mas desse a elas 10 TEDTalks ao mesmo tempo
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
e dissesse: "Por favor, faça uma resumo de seis palavras para isto."
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
Poderia cortar meus custos em 90 por cento.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Assim, por 60 dólares
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
eu poderia resumir mil TEDTalks
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
em apenas 600 resumos,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
o que seria, na verdade, bem legal.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
De fato, alguns de vocês podem estar pensando:
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
é completa maluquice ter 10 TEDTalks resumidas em apenas seis palavras.
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Mas, não é realmente,
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
porque há um exemplo do professor de estatística, Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Imagino que muitos de vocês viram uma ou mais de suas palestras.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Ele tem oito palestras online,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
e essas palestras podem basicamente ser resumidas em apenas quatro palavras,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
porque, basicamente, isso é tudo que ele está nos mostrando:
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
nossa intuição é realmente ruim.
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Ele sempre demonstra que estamos errados.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Então, as pessoas na Internet, algumas não foram muito bem.
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
Quero dizer, quando pedi a elas para resumir as 10 TEDTalks ao mesmo tempo,
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
algumas foram pelo caminho mais fácil.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Apenas fizeram um comentário geral.
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Houve outras, e achei isso muito atrevido.
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
Elas usaram as seis palavras para conversar comigo
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
e perguntar se tenho ficado muito no Google ultimamente.
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
E finalmente também, nunca entendi isso,
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
algumas pessoas de fato surgiram com suas próprias versões da verdade.
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Não sei de nenhuma TEDTalk que contenha isso.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Mas, bem. No fim, contudo,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
e isso é realmente surpreendente,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
para cada bloco dessas 10 TEDTalks que eu entreguei,
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
na verdade, recebi resumos significativos.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Aqui estão alguns dos meus preferidos.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Por exemplo, para todas as TEDTalks sobre comida,
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
alguém resumiu isso em: "Comida modelando corpo, cérebros e meio ambiente",
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
o que acho, é muito bom.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
Ou felicidade: "Esforçar-se pela felicidade =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
direcionar-se para infelicidade".
05:15
So here I was.
125
300000
2000
Lá estava eu.
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
Tinha começado com mil TEDTalks
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
e tinha 600 resumos de seis palavras para elas.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
De fato, isso soou legal no começo,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
mas, quando você olha para 600 resumos, é muito.
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
É uma lista enorme.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
Então pensei, provavelmente vou ter que dar um passo adiante aqui
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
e criar resumos de resumos -- e foi exatamente isso que fiz.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
Peguei os 600 resumos que tinha,
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
coloquei-os em nove grupos,
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
de acordo com as avaliações que as palestras receberam originalmente no TED.com
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
e pedi às pessoas que fizessem resumos disso.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
Novamente, houve alguns mal-entendidos.
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Por exemplo, com o bloco de todas as palestras belas,
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
alguém pensou que eu estava tentando encontrar a frase de efeito mais moderna.
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Mas no final, espantosamente,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
de novo, as pessoas foram capazes de fazer isso.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Por exemplo, todas as TEDTalks corajosas:
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
"Pessoas morrendo", ou "Pessoas sofrendo" eram também uma:
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
"com solução fácil por perto".
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
Ou a receita para a mais recente TEDTalk surpreendente:
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
"Fotos do Flickr de compositor clássico intergalático".
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
Quero dizer essa é a essência disso tudo.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
Agora eu tinha meus nove grupos,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
mas, quero dizer, já é uma enorme redução.
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
Mas, é claro, já que você foi tão longe, você não está realmente satisfeito.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
Eu queria percorrer todo o caminho, todo o caminho até a destilaria,
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
começando com mil TEDTalks.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Queria ter mil TEDTalks resumidas em seis palavras --
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
que seria uma redução de 99.9997 por cento no conteúdo.
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
E eu pagaria somente $99,50 --
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
dessa forma, ficando até abaixo de cem dólares por isso.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
Assim, eu consegui 50 resumos gerais.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Desta vez paguei 25 centavos
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
porque achei que a tarefa era um pouco mais difícil.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
E, infelizmente, quando recebi as respostas --
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
e aqui vocês veem seis das respostas --
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
fiquei um pouco desapontado.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Porque, penso que concordarão, todas elas resumiram algum aspecto do TED,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
mas para mim parecia um pouco insosso,
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
ou tinham apenas determinado aspecto do TED nelas.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
Assim, estava quase desistindo
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
quando, uma noite, brincava com essas frases
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
e descobri que, na verdade, há uma bela solução aqui.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Aqui está:
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
um resumo 'crowd-sourced' com seis palavras de mil TEDTalks
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
pelo valor de $99,50:
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
"Por que preocupação? Eu prefiro admiração."
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Muito obrigado.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Aplausos)
Translated by Isabel Villan
Reviewed by Viviane Ferraz Matos

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

Why you should listen

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

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

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Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com