ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic

โมนา ชาลาบี (Mona Chalabi): 3 วิธีที่จะมองเห็นสถิติที่ไม่สมเหตุสมผล

Filmed:
1,888,599 views

บางครั้งมันยากที่จะรู้ว่าตัวเลขทางสถิติไหนน่าเชื่อถือ เราไม่ควรไว้ใจค่าทางสถิติทั้งหมด เราควรเรียนรู้ที่จะมองหาเบื้องหลังของมัน ในปาฐกถาที่ตลกขบขันนี้ โมนา ชาลาบี นักวารสารศาสตร์ข้อมูลได้แบ่งปันเคล็ดลับที่จะช่วยให้เราตั้งคำถาม ตีความ และเข้าใจจริงๆ ว่าตัวเลขกำลังบอกอะไรเรา
- Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio

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

00:12
Now, I'm going to be talkingการพูด
about statisticsสถิติ todayในวันนี้.
0
884
2763
วันนี้ฉันจะพูดถึงสถิติ
00:15
If that makesยี่ห้อ you immediatelyทันที feel
a little bitบิต waryระมัดระวัง, that's OK,
1
3671
3138
หากนั่นทำให้คุณรู้สึกกังวลขึ้นมา
นั่นโอเคค่ะ
00:18
that doesn't make you some
kindชนิด of crazyบ้า conspiracyการกบฏ theoristนักทฤษฎี,
2
6833
2859
ไม่ได้แปลว่าคุณเป็นพวกนักทฤษฎีสมคบคิด
00:21
it makesยี่ห้อ you skepticalไม่เชื่อ.
3
9716
1296
แต่คุณเป็นคนขี้สงสัย
00:23
And when it comesมา to numbersหมายเลข,
especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง now, you should be skepticalไม่เชื่อ.
4
11036
3886
และเมื่อพูดถึงตัวเลข โดยเฉพาะในปัจจุบัน
คุณควรจะสงสัย
00:26
But you should alsoด้วย be ableสามารถ to tell
whichที่ numbersหมายเลข are reliableน่าเชื่อถือ
5
14946
3011
แต่คุณควรสามารถที่จะบอกได้ด้วยว่า
ตัวเลขไหนน่าเชื่อถือ
00:29
and whichที่ onesคน aren'tไม่ได้.
6
17981
1160
และตัวไหนไม่
00:31
So todayในวันนี้ I want to try to give you
some toolsเครื่องมือ to be ableสามารถ to do that.
7
19165
3206
วันนี้ฉันจะให้เครื่องมือ
ที่จะช่วยให้คุณทำแบบนั้นได้
00:34
But before I do,
8
22395
1169
แต่ก่อนที่ฉันจะให้
00:35
I just want to clarifyอธิบาย whichที่ numbersหมายเลข
I'm talkingการพูด about here.
9
23588
2839
ฉันอยากจะทำใหัชัดเจนว่า
ตัวเลขตัวไหนที่ฉันพูดถึง
ฉันไม่ได้พูดถึงตัวเลขแบบ
00:38
I'm not talkingการพูด about claimsการเรียกร้อง like,
10
26451
1635
00:40
"9 out of 10 womenผู้หญิง recommendแนะนำ
this anti-agingต่อต้านริ้วรอย creamครีม."
11
28110
2449
"9 ใน 10 ของผู้หญิงแนะนำ
ครีมต้านริ้วรอยตัวนี้"
00:42
I think a lot of us always
rollม้วน our eyesตา at numbersหมายเลข like that.
12
30583
2972
ฉันคิดว่าพวกเราหลาย ๆ คน
กรอกตาเมื่อได้ยินตัวเลขเหล่านั้น
สิ่งที่เปลี่ยนไปตอนนี้คือ
ผู้คนตั้งคำถามกับสถิติอย่าง
00:45
What's differentต่าง now is people
are questioningการซักถาม statisticsสถิติ like,
13
33579
2984
"อัตราการว่างงานของสหรัฐอเมริกา
เท่ากับร้อยละห้า"
00:48
"The US unemploymentการว่างงาน
rateอัตรา is fiveห้า percentเปอร์เซ็นต์."
14
36587
2014
สิ่งที่ทำให้ตัวเลขนี้แตกต่างคือ
มันไม่ได้มาจากบริษัทเอกชน
00:50
What makesยี่ห้อ this claimข้อเรียกร้อง differentต่าง is
it doesn't come from a privateเอกชน companyบริษัท,
15
38625
3516
มันมาจากรัฐบาล
00:54
it comesมา from the governmentรัฐบาล.
16
42165
1388
ตอนนี้ประมาณ 4 ใน 10 ของชาวอเมริกัน
ไม่เชื่อในข้อมูลทางเศรษฐกิจ
00:55
About 4 out of 10 Americansชาวอเมริกัน
distrustไม่ไว้วางใจ the economicด้านเศรษฐกิจ dataข้อมูล
17
43577
3336
00:58
that getsได้รับ reportedรายงาน by governmentรัฐบาล.
18
46937
1573
ที่รายงานโดยรัฐบาล
01:00
Amongในหมู่ supportersผู้สนับสนุน of Presidentประธาน Trumpคนที่กล้าหาญ
it's even higherสูงกว่า;
19
48534
2491
และตัวเลขนี้เพิ่มขึ้น
ในกลุ่มผู้สนับสนุนทรัมป์
01:03
it's about 7 out of 10.
20
51049
1633
ประมาณ 7 ใน 10
01:04
I don't need to tell anyoneใคร ๆ here
21
52706
1804
ฉันไม่จำเป็นต้องบอกใครในที่นี้
01:06
that there are a lot of dividingแบ่ง linesเส้น
in our societyสังคม right now,
22
54534
3011
ว่ามีเส้นแบ่งมากมายในสังคมของเราขณะนี้
01:09
and a lot of them startเริ่มต้น to make senseความรู้สึก,
23
57569
1825
และเส้นแบ่งหลายอย่าง
ก็เริ่มมีเหตุมีผล
01:11
onceครั้งหนึ่ง you understandเข้าใจ people'sของผู้คน relationshipsสัมพันธ์
with these governmentรัฐบาล numbersหมายเลข.
24
59418
3687
เมื่อคุณเข้าใจความสัมพันธ์ของคน
กับตัวเลขทางสถิติจากรัฐบาล
01:15
On the one handมือ, there are those who say
these statisticsสถิติ are crucialสำคัญมาก,
25
63129
3336
ด้านหนึ่ง มีคนบางกลุ่มบอกว่า
ตัวเลขสถิติเหล่านี้สำคัญมาก
01:18
that we need them to make senseความรู้สึก
of societyสังคม as a wholeทั้งหมด
26
66489
2630
และเราต้องการมัน
เพื่อให้เข้าใจสังคมในภาพรวม
01:21
in orderใบสั่ง to moveย้าย beyondเกิน
emotionalอารมณ์ anecdotesเกร็ดเล็กเกร็ดน้อย
27
69143
2164
เพื่อข้ามผ่านเรื่องราวสะเทือนอารมณ์
01:23
and measureวัด progressความคืบหน้า in a subjectiveอัตนัย way.
28
71331
2410
และวัดความก้าวหน้าด้วยวิธีวัตถุวิสัย
01:25
And then there are the othersคนอื่น ๆ,
29
73765
1467
และก็จะมีคนอีกกลุ่มหนึ่ง
01:27
who say that these statisticsสถิติ are elitistผู้ที่รู้สึกภาคภูมิใจที่เป็นคนชั้นยอด,
30
75256
2156
ที่บอกว่าสถิติเหล่านี้เป็นของพวกอภิสิทธิชน
01:29
maybe even riggedหัวเรือใหญ่;
31
77436
1208
หรือแม้กระทั่งถูกบิดเบือน
01:30
they don't make senseความรู้สึก
and they don't really reflectสะท้อน
32
78668
2394
มันไม่มีเหตุผลและไม่ได้สะท้อนให้เห็นถึง
สิ่งที่เกิดขึ้นกับชีวิตประจำวันของผู้คน
01:33
what's happeningสิ่งที่เกิดขึ้น
in people'sของผู้คน everydayทุกวัน livesชีวิต.
33
81086
2296
01:35
It kindชนิด of feelsรู้สึก like that secondที่สอง groupกลุ่ม
is winningการชนะ the argumentการโต้เถียง right now.
34
83406
3487
และขณะนี้ก็เหมือนว่าคนกลุ่มที่สอง
กำลังชนะการโต้เถียงนี้
01:38
We're livingการดำรงชีวิต in a worldโลก
of alternativeทางเลือก factsข้อเท็จจริง,
35
86917
2108
เราอาศัยอยู่ในโลกที่มี
ข้อเท็จจริงทางเลือกมากมาย
01:41
where people don't find statisticsสถิติ
this kindชนิด of commonร่วมกัน groundพื้น,
36
89049
2935
ที่ที่ผู้คนไม่สามารถ
เห็นพ้องต้องกันได้ในเรื่องตัวเลข
01:44
this startingที่เริ่มต้น pointจุด for debateอภิปราย.
37
92008
1636
และนำไปสู่การถกเถียงกัน
01:45
This is a problemปัญหา.
38
93668
1286
นั่นเป็นปัญหาค่ะ
01:46
There are actuallyแท้จริง
movesการเคลื่อนไหว in the US right now
39
94978
2067
ขณะนี้มีการเคลื่อนไหวในสหรัฐอเมริกา
01:49
to get ridกำจัด of some governmentรัฐบาล
statisticsสถิติ altogetherโดยสิ้นเชิง.
40
97069
2861
เพื่อกำจัดตัวเลขสถิติต่าง ๆ ที่มาจากรัฐบาล
01:51
Right now there's a billบิล in congressรัฐสภา
about measuringการวัด racialเกี่ยวกับเชื้อชาติ inequalityความไม่เสมอภาค.
41
99954
3387
ตอนนี้มีร่างกฎหมายในสภา
เกี่ยวกับการวัดความเหลื่อมล้ำทางเชื้อชาติ
01:55
The draftร่าง lawกฎหมาย saysกล่าวว่า that governmentรัฐบาล
moneyเงิน should not be used
42
103365
2801
ร่างกฎหมายนี้กำหนดว่า
จะต้องไม่ใช้เงินของรัฐบาล
01:58
to collectเก็บ dataข้อมูล on racialเกี่ยวกับเชื้อชาติ segregationการแยก.
43
106190
1902
ในการเก็บข้อมูลเรื่องการแบ่งแยกเชื้อชาติ
02:00
This is a totalทั้งหมด disasterภัยพิบัติ.
44
108116
1885
นี่มันหายนะชัด ๆ
02:02
If we don't have this dataข้อมูล,
45
110025
1748
หากเราไม่มีข้อมูลนี้
02:03
how can we observeสังเกต discriminationการแบ่งแยก,
46
111797
1778
เราจะศึกษาการแบ่งแยกได้อย่างไร
02:05
let aloneคนเดียว fixแก้ไขปัญหา it?
47
113599
1278
อย่าพูดถึงการแก้ปัญหาเลย
02:06
In other wordsคำ:
48
114901
1188
อีกนัยหนึ่งคือ
02:08
How can a governmentรัฐบาล createสร้าง fairธรรม policiesนโยบาย
49
116113
2059
รัฐบาลจะออกนโยบายที่เท่าเทียมได้อย่างไร
02:10
if they can't measureวัด
currentปัจจุบัน levelsระดับ of unfairnessความไม่ยุติธรรม?
50
118196
2771
หากพวกเขาไม่สามารถ
วัดความไม่เท่าเทียมที่เกิดขึ้นได้
02:12
This isn't just about discriminationการแบ่งแยก,
51
120991
1794
ไม่ใช่แค่เรื่องการแบ่งแยก
มันคือทุก ๆ เรื่อง ทุกท่านลองคิดดูค่ะ
02:14
it's everything -- think about it.
52
122809
1670
เราจะออกกฎหมายสาธารณสุขได้อย่างไร
02:16
How can we legislateออกกฎหมาย on healthสุขภาพ careการดูแล
53
124503
1690
02:18
if we don't have good dataข้อมูล
on healthสุขภาพ or povertyความยากจน?
54
126217
2271
หากเราไม่มีข้อมูลที่ดี
เกี่ยวกับสุขภาพหรือความยากจน
เราจะอภิปรายกันเรื่องผู้อพยพกันได้อย่างไร
02:20
How can we have publicสาธารณะ debateอภิปราย
about immigrationการอพยพ
55
128512
2198
02:22
if we can't at leastน้อยที่สุด agreeตกลง
56
130734
1250
หากอย่างน้อยเราไม่สามารถเห็นพ้องกัน
02:24
on how manyจำนวนมาก people are enteringป้อน
and leavingการออกจาก the countryประเทศ?
57
132008
2643
ถึงจำนวนคนที่เข้าและออกประเทศของเรา
สถิติมาจากรัฐบาล
และนั่นเป็นที่มาของชื่อเรียกมัน
02:26
Statisticsสถิติ come from the stateสถานะ;
that's where they got theirของพวกเขา nameชื่อ.
58
134675
3058
ประเด็นก็คือการวัดประชากรให้ดีขึ้น
02:29
The pointจุด was to better
measureวัด the populationประชากร
59
137757
2157
เพื่อที่จะรับใช้ประชาชนได้ดีกว่าเดิม
02:31
in orderใบสั่ง to better serveบริการ it.
60
139938
1357
เราจำเป็นต้องใช้ตัวเลขทางสถิติจากรัฐบาล
02:33
So we need these governmentรัฐบาล numbersหมายเลข,
61
141319
1725
แต่เราจะไม่หลับหูหลับตาเชื่อ
02:35
but we alsoด้วย have to moveย้าย
beyondเกิน eitherทั้ง blindlyสุ่มสี่สุ่มห้า acceptingยอมรับ
62
143068
2647
02:37
or blindlyสุ่มสี่สุ่มห้า rejectingปฏิเสธ them.
63
145739
1268
หรือหลับหูหลับตาไม่ยอมรับมัน
02:39
We need to learnเรียน the skillsทักษะ
to be ableสามารถ to spotจุด badไม่ดี statisticsสถิติ.
64
147031
2997
เราจะต้องเรียนรู้ทักษะ
เพื่อที่จะจับค่าสถิติที่ไม่สมเหตุสมผล
ฉันเริ่มเรียนรู้ทักษะเหล่านี้
02:42
I startedเริ่มต้น to learnเรียน some of these
65
150052
1528
ตอนที่ทำงานอยู่หน่วยสถิติ
02:43
when I was workingการทำงาน
in a statisticalสถิติ departmentแผนก
66
151604
2166
ขององค์การสหประชาชาติ
02:45
that's partส่วนหนึ่ง of the Unitedปึกแผ่น Nationsสหประชาชาติ.
67
153794
1643
งานของพวกเราคือหาจำนวนชาวอิรัก
ที่ถูกบังคับให้ต้องลี้ภัยออกจากบ้าน
02:47
Our jobงาน was to find out how manyจำนวนมาก Iraqisอิรัก
had been forcedถูกบังคับ from theirของพวกเขา homesบ้าน
68
155461
3406
เพราะสงคราม
02:50
as a resultผล of the warสงคราม,
69
158891
1158
และพวกเขาต้องการอะไร
02:52
and what they neededจำเป็น.
70
160073
1158
มันเป็นงานที่สำคัญมาก ๆ
และเป็นงานที่ยากอย่างเหลือเชื่อ
02:53
It was really importantสำคัญ work,
but it was alsoด้วย incrediblyเหลือเชื่อ difficultยาก.
71
161255
3178
ทุก ๆ วันเราตัดสินใจ
02:56
Everyทุกๆ singleเดียว day, we were makingการทำ decisionsการตัดสินใจ
72
164457
2018
02:58
that affectedได้รับผล the accuracyความถูกต้อง
of our numbersหมายเลข --
73
166499
2157
ในสิ่งที่ส่งผลต่อความถูกต้อง
ของตัวเลขของเรา
03:00
decisionsการตัดสินใจ like whichที่ partsชิ้นส่วน
of the countryประเทศ we should go to,
74
168680
2744
การตัดสินใจอย่างเช่น
เราควรจะไปส่วนไหนของประเทศ
เราควรจะคุยกับใคร
03:03
who we should speakพูด to,
75
171448
1156
เราควรจะถามอะไร
03:04
whichที่ questionsคำถาม we should askถาม.
76
172628
1568
03:06
And I startedเริ่มต้น to feel
really disillusionedไม่แยแส with our work,
77
174220
2680
และฉันเริ่มจะตาสว่างเกี่ยวกับงานของพวกเรา
03:08
because we thought we were doing
a really good jobงาน,
78
176924
2518
เพราะเราคิดว่าเราทำได้ดีมาก ๆ
03:11
but the one groupกลุ่ม of people
who could really tell us were the Iraqisอิรัก,
79
179466
3278
แต่กลุ่มคนที่จะบอกเราได้จริง ๆ
คือชาวอิรัก
03:14
and they rarelyไม่ค่อยมี got the chanceโอกาส to find
our analysisการวิเคราะห์, let aloneคนเดียว questionคำถาม it.
80
182768
3540
และพวกเขาไม่มีโอกาสจะได้เห็น
หรือตั้งคำถามถึงบทวิเคราะห์ของเรา
03:18
So I startedเริ่มต้น to feel really determinedแน่นอน
81
186332
1831
ฉันเลยเริ่มรู้สึกมุ่งมั่นว่า
03:20
that the one way to make
numbersหมายเลข more accurateถูกต้อง
82
188187
2311
ทางหนึ่งที่จะทำให้ตัวเลขนั้น
เป็นตัวเลขที่ถูกต้อง
03:22
is to have as manyจำนวนมาก people as possibleเป็นไปได้
be ableสามารถ to questionคำถาม them.
83
190522
3053
คือการเปิดโอกาสให้หลาย ๆ คน
ได้ตั้งคำถามเกี่ยวกับมัน
03:25
So I becameกลายเป็น a dataข้อมูล journalistนักข่าว.
84
193599
1434
นั่นทำให้ฉันกลายเป็น
นักวารสารศาสตร์ข้อมูล
03:27
My jobงาน is findingคำวินิจฉัย these dataข้อมูล setsชุด
and sharingใช้งานร่วมกัน them with the publicสาธารณะ.
85
195057
3904
งานของฉันคือการหาชุดข้อมูล
และเปิดเผยมันสู่สาธารณะ
03:30
Anyoneใคร ๆ can do this,
you don't have to be a geekgeek or a nerdเนิร์ด.
86
198985
3173
ใคร ๆ ก็ทำเช่นนี้ได้
คุณไม่จำเป็นต้องเป็นเนิร์ดหรือพวกคลั่งไคล้
คุณไม่ต้องไปสนใจคำพวกนั้น
คนใช้คำพวกนั้น
03:34
You can ignoreไม่สนใจ those wordsคำ;
they're used by people
87
202182
2355
ในการพยายามบอกว่าพวกเขาฉลาด
ในขณะที่แกล้งถ่อมตัว
03:36
tryingพยายาม to say they're smartฉลาด
while pretendingการทำท่า they're humbleอ่อนน้อมถ่อมตน.
88
204561
2822
ใคร ๆ ก็ทำแบบฉันได้จริง ๆ
03:39
Absolutelyอย่างแน่นอน anyoneใคร ๆ can do this.
89
207407
1589
03:41
I want to give you guys threeสาม questionsคำถาม
90
209020
2067
ฉันอยากจะให้คำถามคุณสามข้อ
03:43
that will help you be ableสามารถ to spotจุด
some badไม่ดี statisticsสถิติ.
91
211111
3005
ที่จะช่วยให้คุณจับผิดตัวเลขทางสถิติ
ที่ไม่สมเหตุสมผล
03:46
So, questionคำถาม numberจำนวน one
is: Can you see uncertaintyความไม่แน่นอน?
92
214140
3507
คำถามแรกคือ
คุณเห็นความไม่แน่นอนหรือไม่
03:49
One of things that's really changedการเปลี่ยนแปลง
people'sของผู้คน relationshipความสัมพันธ์ with numbersหมายเลข,
93
217671
3364
หนึ่งในหลาย ๆ สิ่งที่เปลี่ยนความสัมพันธ์
ของคนกับตัวเลข
03:53
and even theirของพวกเขา trustวางใจ in the mediaสื่อ,
94
221059
1641
หรือแม้กระทั่งความเชื่อมั่นในสื่อ
03:54
has been the use of politicalในทางการเมือง pollsโพล.
95
222724
2258
คือการใช้โพลเลือกตั้ง
03:57
I personallyส่วนตัว have a lot of issuesปัญหา
with politicalในทางการเมือง pollsโพล
96
225006
2538
โดยส่วนตัวฉันมีปัญหาหลายอย่าง
กับโพลเลือกตั้ง
03:59
because I think the roleบทบาท of journalistsนักข่าว
is actuallyแท้จริง to reportรายงาน the factsข้อเท็จจริง
97
227568
3376
เพราะฉันคิดว่าหน้าที่ของนักข่าว
คือการรายงานข้อเท็จจริง
ไม่ใช่การพยายามทำนายข้อเท็จจริง
04:02
and not attemptพยายาม to predictทำนาย them,
98
230968
1553
04:04
especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง when those predictionsการคาดการณ์
can actuallyแท้จริง damageความเสียหาย democracyประชาธิปไตย
99
232545
2996
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการทำนายนั้น
สามารถทำร้ายประชาธิปไตยได้
ด้วยการส่งสัญญาณให้ประชาชนว่า
อย่าไปโหวตให้ชายคนนั้นเลย
04:07
by signalingการส่งสัญญาณ to people:
don't botherตื๊อ to voteโหวต for that guy,
100
235565
2732
เขาไม่มีโอกาสหรอก
04:10
he doesn't have a chanceโอกาส.
101
238321
1205
เราลองพักเรื่องนั้นไว้ก่อน และมาพูดถึง
ความถูกต้องแม่นยำของมัน
04:11
Let's setชุด that asideกัน for now and talk
about the accuracyความถูกต้อง of this endeavorพยายาม.
102
239550
3654
04:15
Basedซึ่งเป็นรากฐาน on nationalแห่งชาติ electionsเลือกตั้ง
in the UKสหราชอาณาจักร, Italyอิตาลี, Israelอิสราเอล
103
243228
4608
จากการเลือกตั้งระดับชาติ
ในอังกฤษ อิตาลี และอิสราเอล
04:19
and of courseหลักสูตร, the mostมากที่สุด recentเมื่อเร็ว ๆ นี้
US presidentialประธานาธิบดี electionการเลือกตั้ง,
104
247860
2764
และแน่นอนค่ะ การเลือกตั้ง
ประธานาธิบดีสหรัฐที่เพิ่งผ่านไป
04:22
usingการใช้ pollsโพล to predictทำนาย electoralเกี่ยวกับการเลือกตั้ง outcomesผลลัพธ์
105
250648
2137
การใช้โพลเพื่อทำนายผลการเลือกตั้ง
04:24
is about as accurateถูกต้อง as usingการใช้ the moonดวงจันทร์
to predictทำนาย hospitalโรงพยาบาล admissionsการรับสมัคร.
106
252809
3812
มีความถูกต้องแม่นยำพอ ๆ กับการใช้พระจันทร์
ทำนายจำนวนผู้ป่วยที่แอดมิดเข้าโรงพยาบาล
04:28
No, seriouslyอย่างจริงจัง, I used actualที่จริง dataข้อมูล
from an academicวิชาการ studyศึกษา to drawวาด this.
107
256645
4200
จริง ๆ นะคะ ฉันใช้ข้อมูลจริง
ในการวาดกราฟนี้
04:32
There are a lot of reasonsเหตุผล why
pollingการลงคะแนนเลือกตั้ง has becomeกลายเป็น so inaccurateไม่เที่ยง.
108
260869
3727
มีหลายเหตุผลว่าทำไมโพลสำรวจ
ถึงไม่มีความแม่นยำเลย
04:36
Our societiesสังคม have becomeกลายเป็น really diverseหลากหลาย,
109
264620
1970
สังคมของเราเป็นสังคมที่หลากหลาย
04:38
whichที่ makesยี่ห้อ it difficultยาก for pollsterspollsters
to get a really niceดี representativeตัวแทน sampleตัวอย่าง
110
266614
3821
ซึ่งยากมากที่คนสำรวจจะได้
กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดี
ของประชากรที่ต้องการสำรวจ
04:42
of the populationประชากร for theirของพวกเขา pollsโพล.
111
270459
1627
ผู้คนมักจะลังเลที่จะตอบคำถามทางโทรศัพท์
04:44
People are really reluctantไม่เต็มใจ to answerตอบ
theirของพวกเขา phonesโทรศัพท์ to pollsterspollsters,
112
272110
3006
04:47
and alsoด้วย, shockinglyอย่างน่างงงวย enoughพอ,
people mightอาจ lieโกหก.
113
275140
2276
และที่น่าตกใจคือ
คนอาจจะไม่ตอบความจริง
04:49
But you wouldn'tจะไม่ necessarilyจำเป็นต้อง
know that to look at the mediaสื่อ.
114
277440
2811
แต่คุณไม่มีทางรู้ได้
จากเพียงแค่เห็นข้อมูลบนสื่อ
04:52
For one thing, the probabilityความน่าจะเป็น
of a Hillaryฮิลลารี Clintonคลินตัน winชนะ
115
280275
2761
อีกประการหนึ่ง
ความเป็นไปได้ที่ฮิลลารีจะชนะ
04:55
was communicatedการสื่อสาร with decimalทศนิยม placesสถานที่.
116
283060
2791
นำเสนอออกมาในรูปของเลขทศนิยม
04:57
We don't use decimalทศนิยม placesสถานที่
to describeอธิบาย the temperatureอุณหภูมิ.
117
285875
2621
เราไม่ใช้เลขทศนิยม
ในการบอกอุณหภูมิ
05:00
How on earthโลก can predictingทำนาย the behaviorพฤติกรรม
of 230 millionล้าน votersผู้มีสิทธิเลือกตั้ง in this countryประเทศ
118
288520
4228
เป็นไปได้อย่างไรที่คุณจะทำนายพฤติกรรมของ
ผู้มีสิทธิเลือกตั้ง 230 ล้านคนในประเทศนี้
05:04
be that preciseแม่นยำ?
119
292772
1829
ได้แม่นยำขนาดนั้น
05:06
And then there were those sleekมันเงา chartsชาร์ต.
120
294625
2002
นอกจากนี้ยังมีแผนภูมิที่กิ๊บเก๋นั่น
05:08
See, a lot of dataข้อมูล visualizationsการสร้างภาพ
will overstateคุยโว certaintyความเชื่อมั่น, and it worksโรงงาน --
121
296651
3973
เห็นไหมคะ การแสดงข้อมูลด้วยภาพ
บอกความแน่นอนที่เกินจริง และมันได้ผล
05:12
these chartsชาร์ต can numbมึน
our brainsสมอง to criticismคำวิจารณ์.
122
300648
2620
ภาพทำให้สมองเราตายด้านต่อการวิจารณ์
05:15
When you hearได้ยิน a statisticสถิติ,
you mightอาจ feel skepticalไม่เชื่อ.
123
303292
2558
เมื่อคุณได้ยินตัวเลขทางสถิติ
คุณอาจรู้สึกสงสัย
05:17
As soonในไม่ช้า as it's buriedฝังอยู่ in a chartแผนภูมิ,
124
305874
1635
แต่เมื่อมันถูกแปลงเป็นภาพ
05:19
it feelsรู้สึก like some kindชนิด
of objectiveวัตถุประสงค์ scienceวิทยาศาสตร์,
125
307533
2129
มันจะรู้สึกเหมือนผลทางวิทยาศาสตร์
ที่น่าเชื่อถือ
05:21
and it's not.
126
309686
1249
แต่มันไม่ใช่
05:22
So I was tryingพยายาม to find waysวิธี
to better communicateสื่อสาร this to people,
127
310959
3103
ฉันเลยหาวิธีที่จะสื่อสารตัวเลข
กับคนอื่นให้ดีขึ้น
05:26
to showแสดง people the uncertaintyความไม่แน่นอน
in our numbersหมายเลข.
128
314086
2504
เพื่อที่จะแสดงให้คนอื่นเห็นถึง
ความไม่แม่นยำในตัวเลขที่เรามี
05:28
What I did was I startedเริ่มต้น takingการ
realจริง dataข้อมูล setsชุด,
129
316614
2246
สิ่งที่ฉันทำคือนำชุดข้อมูลที่มีอยู่จริง
05:30
and turningการหมุน them into
hand-drawnวาดด้วยมือ visualizationsการสร้างภาพ,
130
318884
2652
มาแปลงให้เป็นภาพข้อมูลที่วาดด้วยมือ
05:33
so that people can see
how impreciseไม่แน่ชัด the dataข้อมูล is;
131
321560
2672
เพื่อให้เห็นว่าข้อมูลมันไม่เป๊ะขนาดไหน
05:36
so people can see that a humanเป็นมนุษย์ did this,
132
324256
1996
คนจะได้เห็นว่ามนุษย์ทำสิ่งนี้
05:38
a humanเป็นมนุษย์ foundพบ the dataข้อมูล and visualizedมองเห็น it.
133
326276
1972
มนุษย์หาข้อมูลและแปลงมันเป็นภาพ
05:40
For exampleตัวอย่าง, insteadแทน
of findingคำวินิจฉัย out the probabilityความน่าจะเป็น
134
328272
2672
ยกตัวอย่างค่ะ แทนที่จะค้นพบความน่าจะเป็น
05:42
of gettingได้รับ the fluไข้หวัดใหญ่ in any givenรับ monthเดือน,
135
330968
2126
ในการเป็นหวัดในเดือนใดก็ตาม
05:45
you can see the roughขรุขระ
distributionการกระจาย of fluไข้หวัดใหญ่ seasonฤดู.
136
333118
2792
คุณจะเห็นการกระจายตัวอย่างหยาบ ๆ
ของฤดูหวัด
05:47
This is --
137
335934
1167
นี่คือ
(เสียงหัวเราะ)
ภาพที่ไม่ควรให้เห็นตอนกุมภาพันธ์
05:49
(Laughterเสียงหัวเราะ)
138
337125
1018
05:50
a badไม่ดี shotการถ่ายภาพ to showแสดง in Februaryกุมภาพันธ์.
139
338167
1486
05:51
But it's alsoด้วย more responsibleรับผิดชอบ
dataข้อมูล visualizationการสร้างภาพ,
140
339677
2455
แต่มันก็เป็นภาพข้อมูลที่น่าเชื่อถือมาก
05:54
because if you were to showแสดง
the exactแน่นอน probabilitiesความน่าจะเป็น,
141
342156
2455
เพราะถ้าคุณอยากแสดงให้เห็น
ความเป็นไปได้ที่ชัดเจน
05:56
maybe that would encourageส่งเสริม
people to get theirของพวกเขา fluไข้หวัดใหญ่ jabsศัตรู
142
344635
2592
นั่นอาจช่วยกระตุ้นให้
คนไปฉีดวัคซีนป้องกันหวัด
05:59
at the wrongไม่ถูกต้อง time.
143
347251
1456
ในเวลาที่ผิด
06:01
The pointจุด of these shakyสั่นคลอน linesเส้น
144
349163
1693
วัตถุประสงค์ของเส้นที่เบี้ยวไปมานี้
06:02
is so that people rememberจำ
these imprecisionsimprecisions,
145
350880
2911
เพื่อให้คนระลึกได้ถึง
ความไม่เป๊ะของข้อมูล
06:05
but alsoด้วย so they don't necessarilyจำเป็นต้อง
walkเดิน away with a specificโดยเฉพาะ numberจำนวน,
146
353815
3227
และเพื่อให้พวกเขาไม่เดินออกไป
พร้อมกับค่าตัวเลขเป๊ะ ๆ
06:09
but they can rememberจำ importantสำคัญ factsข้อเท็จจริง.
147
357066
1866
แต่พวกเขาจะจำข้อเท็จจริงที่สำคัญได้
06:10
Factsข้อเท็จจริง like injusticeความอยุติธรรม and inequalityความไม่เสมอภาค
leaveออกจาก a hugeใหญ่ markเครื่องหมาย on our livesชีวิต.
148
358956
4024
ข้อเท็จจริงอย่างเช่น ความอยุติธรรมและ
ความไม่เท่าเทียมทิ้งรอยขนาดใหญ่ไว้ในชีวิตเรา
06:15
Factsข้อเท็จจริง like Blackสีดำ Americansชาวอเมริกัน and Nativeพื้นเมือง
Americansชาวอเมริกัน have shorterสั้น life expectanciesความคาดหวัง
149
363004
4189
ข้อเท็จจริงอย่างเช่นชาวผิวสีและ
ชาวพื้นเมืองอเมริกันมีอายุเฉลี่ยสั้นกว่า
06:19
than those of other racesการแข่งขัน,
150
367217
1400
ชนชาติอื่น ๆ
06:20
and that isn't changingเปลี่ยนแปลง anytimeทุกที่ทุกเวลา soonในไม่ช้า.
151
368641
2138
และนั่นจะไม่เปลี่ยนแปลงในเร็ววันนี้
06:22
Factsข้อเท็จจริง like prisonersนักโทษ in the US
can be keptเก็บไว้ in solitaryโดดเดี่ยว confinementการคุมขัง cellsเซลล์
152
370803
3901
ข้อเท็จจริงอย่างเช่น นักโทษในสหรัฐอเมริกา
สามารถถูกจับขังในห้องขังเดี่ยว
06:26
that are smallerที่มีขนาดเล็ก than the sizeขนาด
of an averageเฉลี่ย parkingที่จอดรถ spaceช่องว่าง.
153
374728
3342
ที่เล็กกว่าขนาดช่องจอดรถโดยทั่วไป
06:30
The pointจุด of these visualizationsการสร้างภาพ
is alsoด้วย to remindเตือน people
154
378535
3335
เป้าหมายของภาพเหล่านี้ก็เพื่อเตือนผู้คนถึง
06:33
of some really importantสำคัญ
statisticalสถิติ conceptsแนวคิด,
155
381894
2350
กรอบแนวคิดทางสถิติที่สำคัญ
06:36
conceptsแนวคิด like averagesค่าเฉลี่ย.
156
384268
1636
อย่างเช่น ค่าเฉลี่ย
06:37
So let's say you hearได้ยิน a claimข้อเรียกร้อง like,
157
385928
1668
สมมติว่าคุณได้ยินคำอ้างว่า
06:39
"The averageเฉลี่ย swimmingว่ายน้ำ poolสระ in the US
containsมี 6.23 fecalที่อุจจาระ accidentsการเกิดอุบัติเหตุ."
158
387620
4434
"สระว่ายน้ำในสหรัฐโดยทั่วไป
จะมีเหตุอุจจาระร่วงเกิดขึ้นถึง 6.23 ครั้ง"
06:44
That doesn't mean everyทุกๆ singleเดียว
swimmingว่ายน้ำ poolสระ in the countryประเทศ
159
392078
2797
นั่นไม่ได้หมายความถึง
สระว่ายน้ำทุก ๆ แห่งในประเทศ
จะมีเหตุอุจจาระร่วงเกิดขึ้นถึง 6.23 ครั้งเป๊ะ ๆ
06:46
containsมี exactlyอย่างแน่นอน 6.23 turdsturds.
160
394899
2194
06:49
So in orderใบสั่ง to showแสดง that,
161
397117
1417
และเพื่อแสดงให้เห็นแบบนั้น
06:50
I wentไป back to the originalเป็นต้นฉบับ dataข้อมูล,
whichที่ comesมา from the CDCCDC,
162
398558
2841
ฉันกลับไปดูข้อมูลต้นฉบับ
ที่มาจากหน่วยป้องกันโรคติดต่อ
06:53
who surveyedสำรวจ 47 swimmingว่ายน้ำ facilitiesสิ่งอำนวยความสะดวก.
163
401423
2065
ที่ทำการสำรวจสระว่ายน้ำ 47 แห่ง
06:55
And I just spentการใช้จ่าย one eveningตอนเย็น
redistributingการกระจาย poopคนเซ่อ.
164
403512
2391
และฉันใช้เวลาเย็นหนึ่ง
ในการจัดเรียงอุจจาระใหม่
06:57
So you can kindชนิด of see
how misleadingหลอกตา averagesค่าเฉลี่ย can be.
165
405927
2682
คุณจะเห็นคร่าว ๆ ว่า
ค่าเฉลี่ยทำให้เข้าใจผิดได้ขนาดไหน
07:00
(Laughterเสียงหัวเราะ)
166
408633
1282
(เสียงหัวเราะ)
07:01
OK, so the secondที่สอง questionคำถาม
that you guys should be askingถาม yourselvesท่านเอง
167
409939
3901
ค่ะ คำถามที่สอง
ที่คุณควรถามตัวเอง
07:05
to spotจุด badไม่ดี numbersหมายเลข is:
168
413864
1501
เพื่อที่จะมองเห็นค่าสถิติที่ไม่ถูกต้องคือ
07:07
Can I see myselfตนเอง in the dataข้อมูล?
169
415389
1967
คุณเห็นตัวเองในข้อมูลนั้นหรือไม่
07:09
This questionคำถาม is alsoด้วย
about averagesค่าเฉลี่ย in a way,
170
417380
2913
คำถามก็เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยอีกเหมือนกัน
07:12
because partส่วนหนึ่ง of the reasonเหตุผล
why people are so frustratedผิดหวัง
171
420317
2605
เพราะเหตุผลหนึ่งที่ผู้คนมักหัวเสีย
07:14
with these nationalแห่งชาติ statisticsสถิติ,
172
422946
1495
กับสถิติจากรัฐบาล
07:16
is they don't really tell the storyเรื่องราว
of who'sใคร winningการชนะ and who'sใคร losingแพ้
173
424465
3273
คือตัวเลขเหล่านั้นไม่ได้บอกว่าใครได้ใครเสีย
จากนโยบายของรัฐ
07:19
from nationalแห่งชาติ policyนโยบาย.
174
427762
1156
มันง่ายที่จะเข้าใจว่าทำไมคนถึงหัวเสีย
กับค่าเฉลี่ยของโลก
07:20
It's easyง่าย to understandเข้าใจ why people
are frustratedผิดหวัง with globalทั่วโลก averagesค่าเฉลี่ย
175
428942
3318
เมื่อมันไม่ตรงกับ
ประสบการณ์ส่วนตัวของพวกเขา
07:24
when they don't matchการจับคู่ up
with theirของพวกเขา personalส่วนบุคคล experiencesประสบการณ์.
176
432284
2679
ฉันอยากจะแสดงให้ทุกคนเห็นถึง
ความเกี่ยวข้องของข้อมูลกับชีวิตประจำวัน
07:26
I wanted to showแสดง people the way
dataข้อมูล relatesที่เกี่ยวข้อง to theirของพวกเขา everydayทุกวัน livesชีวิต.
177
434987
3263
07:30
I startedเริ่มต้น this adviceคำแนะนำ columnคอลัมน์
calledเรียกว่า "Dearที่รัก Monaโมนา,"
178
438274
2246
ฉันเลยเริ่มเขียนคอลัมน์ปรึกษาปัญหา
ชื่อ "Dear Mona"
ซึ่งทุกคนจะเขียนถึงฉัน
พร้อมคำถามและข้อสงสัย
07:32
where people would writeเขียน to me
with questionsคำถาม and concernsความกังวล
179
440544
2726
และฉันจะพยายามตอบด้วยข้อมูลสถิติ
07:35
and I'd try to answerตอบ them with dataข้อมูล.
180
443294
1784
คนจะถามอะไรฉันก็ได้
07:37
People askedถาม me anything.
181
445102
1200
07:38
questionsคำถาม like, "Is it normalปกติ to sleepนอน
in a separateแยก bedเตียง to my wifeภรรยา?"
182
446326
3261
อย่างเช่น "การนอนคนละเตียงกับภรรยาของผม
เป็นเรื่องปกติไหม"
"คนที่สักเขาเสียใจไหมกับรอยสัก"
07:41
"Do people regretเสียใจ theirของพวกเขา tattoosรอยสัก?"
183
449611
1591
"การตายด้วยเหตุธรรมชาติคืออะไร"
07:43
"What does it mean to dieตาย
of naturalโดยธรรมชาติ causesสาเหตุ?"
184
451226
2164
07:45
All of these questionsคำถาม are great,
because they make you think
185
453414
2966
คำถามเหล่านี้มันเยี่ยมมาก
เพราะมันทำให้คุณคิด
เกี่ยวกับวิธีที่จะหาตัวเลข
และสื่อสารมันออกไป
07:48
about waysวิธี to find
and communicateสื่อสาร these numbersหมายเลข.
186
456404
2336
07:50
If someoneบางคน asksถาม you,
"How much peeฉี่ is a lot of peeฉี่?"
187
458764
2503
หากมีคนถามคุณว่า
"ปริมาณฉี่เท่าไหร่ถึงเรียกว่าเยอะ"
07:53
whichที่ is a questionคำถาม that I got askedถาม,
188
461291
2458
ซึ่งเป็นคำถามที่ฉันถูกถาม
07:55
you really want to make sure
that the visualizationการสร้างภาพ makesยี่ห้อ senseความรู้สึก
189
463773
2980
คุณต้องทำให้แน่ใจว่าภาพแสดงข้อมูล
มันดูสมเหตุสมผล
07:58
to as manyจำนวนมาก people as possibleเป็นไปได้.
190
466777
1747
กับคนมากที่สุดเท่าที่จะมากได้
08:00
These numbersหมายเลข aren'tไม่ได้ unavailableไม่มี.
191
468548
1575
ไม่ใช่ว่าไม่มีตัวเลขพวกนี้
08:02
Sometimesบางครั้ง they're just buriedฝังอยู่
in the appendixภาคผนวก of an academicวิชาการ studyศึกษา.
192
470147
3507
บางครั้งมันถูกซุกอยู่ในภาคผนวก
ของงานวิชาการ
08:05
And they're certainlyอย่างแน่นอน not inscrutableลึกลับ;
193
473678
1839
และไม่ใช่ว่าเราจะตรวจสอบมันไม่ได้
08:07
if you really wanted to testทดสอบ
these numbersหมายเลข on urinationการถ่ายปัสสาวะ volumeปริมาณ,
194
475541
2975
หากคุณอยากจะทดสอบ
ตัวเลขเกี่ยวกับปริมาณปัสสาวะ
08:10
you could grabคว้า a bottleขวด
and try it for yourselfด้วยตัวคุณเอง.
195
478540
2257
คุณสามารถหยิบขวดแล้วลองดูได้ด้วยตัวเอง
08:12
(Laughterเสียงหัวเราะ)
196
480821
1008
(เสียงหัวเราะ)
ประเด็นคือมันไม่จำเป็นเลย
08:13
The pointจุด of this isn't necessarilyจำเป็นต้อง
197
481853
1694
ที่ชุดข้อมูลทุก ๆ ชุด
จะต้องเกี่ยวข้องสัมพันธ์กับคุณโดยตรง
08:15
that everyทุกๆ singleเดียว dataข้อมูล setชุด
has to relateสัมพันธ์ specificallyเฉพาะ to you.
198
483571
2877
08:18
I'm interestedสนใจ in how manyจำนวนมาก womenผู้หญิง
were issuedออก finesค่าปรับ in Franceฝรั่งเศส
199
486472
2880
ฉันสนใจเรื่องจำนวนผู้หญิง
ที่ถูกปรับในฝรั่งเศส
โทษฐานที่ใส่ผ้าคลุมศีรษะหรือฮิญาบ
08:21
for wearingการสวมใส่ the faceใบหน้า veilผ้าคลุมหน้า, or the niqabniqab,
200
489376
1959
แม้ว่าฉันจะไม่ได้อาศัยอยู่ในฝรั่งเศส
หรือใส่ผ้าคลุมก็ตาม
08:23
even if I don't liveมีชีวิต in Franceฝรั่งเศส
or wearสวมใส่ the faceใบหน้า veilผ้าคลุมหน้า.
201
491359
2618
08:26
The pointจุด of askingถาม where you fitพอดี in
is to get as much contextบริบท as possibleเป็นไปได้.
202
494001
3835
วัตถุประสงค์ของการถามว่าคุณอยู่ตรงส่วนไหน
คือการที่จะได้รู้บริบทให้มากที่สุด
08:29
So it's about zoomingซูม out
from one dataข้อมูล pointจุด,
203
497860
2191
มันคือการออกจากจุดของข้อมูลจุดหนึ่ง
08:32
like the unemploymentการว่างงาน rateอัตรา
is fiveห้า percentเปอร์เซ็นต์,
204
500075
2104
เช่น อัตราการว่างงานคือร้อยละ 5
08:34
and seeingเห็น how it changesการเปลี่ยนแปลง over time,
205
502203
1757
และดูว่าเมื่อเวลาผ่านไป
มันเปลี่ยนไปอย่างไร
08:35
or seeingเห็น how it changesการเปลี่ยนแปลง
by educationalทางการศึกษา statusสถานะ --
206
503984
2650
หรือดูว่าสถานภาพทางการศึกษา
เปลี่ยนมันไปอย่างไร
08:38
this is why your parentsพ่อแม่ always
wanted you to go to collegeวิทยาลัย --
207
506658
3104
นี่คือเหตุผลว่าทำไมพ่อแม่ของคุณ
ถึงอยากให้คุณเข้ามหาวิทยาลัย
08:41
or seeingเห็น how it variesแตกต่างกันไป by genderเพศ.
208
509786
2032
หรือดูว่ามันผันแปรไปตามเพศอย่างไร
08:43
Nowadaysในปัจจุบันนี้, maleชาย unemploymentการว่างงาน rateอัตรา is higherสูงกว่า
209
511842
2127
ปัจจุบันอัตราการว่างงานของผู้ชายสูงกว่า
08:45
than the femaleหญิง unemploymentการว่างงาน rateอัตรา.
210
513993
1700
อัตราการว่างงานของผู้หญิง
08:47
Up untilจนกระทั่ง the earlyตอนต้น '80s,
it was the other way around.
211
515717
2695
ช่วงก่อนยุค 80 สภาพมันกลับกัน
08:50
This is a storyเรื่องราว of one
of the biggestที่ใหญ่ที่สุด changesการเปลี่ยนแปลง
212
518436
2117
นี่คือความเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่อย่างหนึ่ง
08:52
that's happenedที่เกิดขึ้น in Americanอเมริกัน societyสังคม,
213
520577
1720
ที่เกิดขึ้นในสังคมอเมริกัน
08:54
and it's all there in that chartแผนภูมิ,
onceครั้งหนึ่ง you look beyondเกิน the averagesค่าเฉลี่ย.
214
522321
3276
และทุกอย่างมันอยู่บนกราฟนั่น
เมื่อคุณมองให้มากกว่าแค่ค่าเฉลี่ย
แกนคือทุกอย่าง
08:57
The axesแกน are everything;
215
525621
1165
08:58
onceครั้งหนึ่ง you changeเปลี่ยนแปลง the scaleขนาด,
you can changeเปลี่ยนแปลง the storyเรื่องราว.
216
526810
2669
เมื่อคุณเปลี่ยนเกณฑ์
คุณจะเปลี่ยนเรื่องราวของข้อมูล
09:01
OK, so the thirdที่สาม and finalสุดท้าย questionคำถาม
that I want you guys to think about
217
529503
3380
สำหรับคำถามที่ 3 และเป็นคำถามสุดท้าย
ที่อยากให้ทุกคนคิดถึง
09:04
when you're looking at statisticsสถิติ is:
218
532907
1819
เมื่อกำลังอ่านค่าสถิติคือ
09:06
How was the dataข้อมูล collectedเก็บรวบรวม?
219
534750
1873
มีการเก็บข้อมูลนั้นอย่างไร
09:09
So farห่างไกล, I've only talkedพูดคุย about the way
dataข้อมูล is communicatedการสื่อสาร,
220
537667
2939
ที่ผ่านมาฉันพูดถึงวิธีการ
ที่ใช้สื่อสารข้อมูล
09:12
but the way it's collectedเก็บรวบรวม
mattersเรื่อง just as much.
221
540630
2276
แต่วิธีการจัดเก็บข้อมูล
ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน
และฉันรู้ว่ามันยาก
09:14
I know this is toughยาก,
222
542930
1167
เพราะวิธีการเก็บข้อมูลมันอาจจะคลุมเครือ
และค่อนข้างน่าเบื่อ
09:16
because methodologiesวิธีการ can be opaqueทึบแสง
and actuallyแท้จริง kindชนิด of boringน่าเบื่อ,
223
544121
3081
แต่มีขั้นตอนง่าย ๆ
ที่คุณสามารถใช้ตรวจสอบได้
09:19
but there are some simpleง่าย stepsขั้นตอน
you can take to checkตรวจสอบ this.
224
547226
2873
09:22
I'll use one last exampleตัวอย่าง here.
225
550123
1839
ฉันจะใช้ตัวอย่างสุดท้าย
09:24
One pollโพลล์ foundพบ that 41 percentเปอร์เซ็นต์ of Muslimsชาวมุสลิม
in this countryประเทศ supportสนับสนุน jihadญิฮาด,
226
552309
3887
ผลสำรวจหนึ่งพบว่ามีชาวมุสลิมร้อยละ 41
ในประเทศนี้ที่สนับสนุนญิฮาด [สงครามศักดิ์สิทธิ์]
09:28
whichที่ is obviouslyอย่างชัดเจน prettyน่ารัก scaryน่ากลัว,
227
556220
1525
ซึ่งมันค่อนข้างน่ากลัวอย่างเห็นได้ชัด
09:29
and it was reportedรายงาน everywhereทุกที่ in 2015.
228
557769
2642
ข้อมูลนี้ถูกเผยแพร่ทุกที่ในปี 2015
09:32
When I want to checkตรวจสอบ a numberจำนวน like that,
229
560435
2615
และเมื่อฉันอยากตรวจสอบตัวเลขแบบนี้
09:35
I'll startเริ่มต้น off by findingคำวินิจฉัย
the originalเป็นต้นฉบับ questionnaireแบบสอบถาม.
230
563074
2501
ฉันเริ่มจากการหาแบบสำรวจต้นฉบับ
09:37
It turnsผลัดกัน out that journalistsนักข่าว
who reportedรายงาน on that statisticสถิติ
231
565599
2926
และพบว่านักข่าวที่รายงานสถิตินี้
09:40
ignoredละเว้น a questionคำถาม
lowerลดลง down on the surveyสำรวจ
232
568549
2231
ไม่สนใจคำถามที่อยู่ด้านล่างของแบบสำรวจ
09:42
that askedถาม respondentsผู้ตอบแบบสอบถาม
how they definedที่กำหนดไว้ "jihadญิฮาด."
233
570804
2346
ที่ถามผู้ตอบแบบสอบถามว่าพวกเขา
ให้นิยามญิฮาดว่าอย่างไร
09:45
And mostมากที่สุด of them definedที่กำหนดไว้ it as,
234
573174
1981
คนส่วนใหญ่ให้นิยามว่า
09:47
"Muslims'ชาวมุสลิม personalส่วนบุคคล, peacefulเงียบสงบ struggleการต่อสู้
to be more religiousเคร่งศาสนา."
235
575179
3942
"ความพยายามอย่างสงบของชาวมุสลิม
ที่จะแสดงความเลื่อมใสในศาสนาให้มากขึ้น"
09:51
Only 16 percentเปอร์เซ็นต์ definedที่กำหนดไว้ it as,
"violentรุนแรง holyศักดิ์สิทธิ์ warสงคราม againstต่อต้าน unbelieversบรรดาผู้ปฏิเสธศรัทธา."
236
579145
4194
มีเพียงแค่ร้อยละ 16 ที่ให้นิยามว่า
"สงครามศาสนาเพื่อสู้กับผู้ที่ไม่เชื่อในอิสลาม"
09:55
This is the really importantสำคัญ pointจุด:
237
583363
2430
นี่คือประเด็นที่สำคัญ
09:57
basedซึ่งเป็นรากฐาน on those numbersหมายเลข,
it's totallyโดยสิ้นเชิง possibleเป็นไปได้
238
585817
2155
จากตัวเลขพวกนี้ มีความเป็นไปได้ว่า
09:59
that no one in the surveyสำรวจ
who definedที่กำหนดไว้ it as violentรุนแรง holyศักดิ์สิทธิ์ warสงคราม
239
587996
3105
ไม่มีผู้ตอบแบบสำรวจคนไหน
ที่นิยามฮิญาดว่าสงครามศักดิ์สิทธิ์
10:03
alsoด้วย said they supportสนับสนุน it.
240
591125
1332
จะบอกว่าสนับสนุนมันด้วย
10:04
Those two groupsกลุ่ม mightอาจ not overlapคาบเกี่ยวกัน at all.
241
592481
2208
คนสองกลุ่มอาจจะไม่เกี่ยวกันเลยก็ได้
10:07
It's alsoด้วย worthคุ้มค่า askingถาม
how the surveyสำรวจ was carriedดำเนินการ out.
242
595122
2637
มันจะมีประโยชน์มากหากถามว่า
ทำการสำรวจกันอย่างไร
10:09
This was something calledเรียกว่า an opt-inเลือกใน pollโพลล์,
243
597783
1998
นี่คือสิ่งที่เรียกว่า
การสำรวจแบบสุ่ม
แปลว่าใครที่เห็นแบบสำรวจนี้
บนอินเทอร์เนตก็สามารถตอบแบบสำรวจได้
10:11
whichที่ meansวิธี anyoneใคร ๆ could have foundพบ it
on the internetอินเทอร์เน็ต and completedเสร็จ it.
244
599805
3402
ไม่มีทางรู้ได้เลยว่า
คนตอบ เป็นชาวมุสลิมหรือไม่
10:15
There's no way of knowingรู้ดี
if those people even identifiedระบุ as Muslimมุสลิม.
245
603231
3339
10:18
And finallyในที่สุด, there were 600
respondentsผู้ตอบแบบสอบถาม in that pollโพลล์.
246
606594
2612
และท้ายสุด มีคน 600 คน
ตอบแบบสำรวจนั้น
10:21
There are roughlyลวก threeสาม millionล้าน
Muslimsชาวมุสลิม in this countryประเทศ,
247
609230
2654
ในประเทศนี้มีชาวมุสลิมประมาณสามล้านคน
ตามที่สำนักวิจัยพิวบอกไว้
10:23
accordingตาม to Pewม้านั่งในโบสถ์ Researchการวิจัย Centerศูนย์.
248
611908
1607
10:25
That meansวิธี the pollโพลล์ spokeพูด to roughlyลวก
one in everyทุกๆ 5,000 Muslimsชาวมุสลิม
249
613539
2993
นั่นหมายความว่าแบบสำรวจสื่อสารกับ
1 ในชาวมุสลิมทุกๆ 5000 คน
ในประเทศนี้
10:28
in this countryประเทศ.
250
616556
1168
นี่คือหนึ่งเหตุผล
10:29
This is one of the reasonsเหตุผล
251
617748
1266
ว่าทำไมสถิติของรัฐบาล
น่าเชื่อถือกว่าสถิติจากหน่วยงานอื่น
10:31
why governmentรัฐบาล statisticsสถิติ
are oftenบ่อยครั้ง better than privateเอกชน statisticsสถิติ.
252
619038
3607
10:34
A pollโพลล์ mightอาจ speakพูด to a coupleคู่
hundredร้อย people, maybe a thousandพัน,
253
622669
3035
แบบสำรวจอาจสื่อสารกับ
คนไม่กี่ร้อยคน อาจจะพันคน
10:37
or if you're L'OrealL'Oreal, tryingพยายาม to sellขาย
skinผิว careการดูแล productsผลิตภัณฑ์ in 2005,
254
625728
3058
หรือหากคุณมาจากลอริอัล
และพยายามขายผลิตภัณฑ์ดูแลผิวในปี 2015
10:40
then you spokeพูด to 48 womenผู้หญิง
to claimข้อเรียกร้อง that they work.
255
628810
2417
คุณจะสื่อสารกับผู้หญิง 48 คน
ที่อ้างว่าสินค้าคุณได้ผล
10:43
(Laughterเสียงหัวเราะ)
256
631251
1026
(เสียงหัวเราะ)
10:44
Privateเอกชน companiesบริษัท don't have a hugeใหญ่
interestดอกเบี้ย in gettingได้รับ the numbersหมายเลข right,
257
632301
3556
บริษัทเอกชนไม่ได้สนใจ
ที่จะได้ตัวเลขที่ถูกต้องมากนัก
10:47
they just need the right numbersหมายเลข.
258
635881
1755
พวกเขาแค่ต้องการตัวเลขที่ใช่
10:49
Governmentรัฐบาล statisticiansสถิติ aren'tไม่ได้ like that.
259
637660
2020
นักสถิติของรัฐไม่ใช่แบบนั้น
10:51
In theoryทฤษฎี, at leastน้อยที่สุด,
they're totallyโดยสิ้นเชิง impartialเป็นธรรม,
260
639704
2447
อย่างน้อยในทางทฤษฎี
พวกเขาเป็นกลางมาก
10:54
not leastน้อยที่สุด because mostมากที่สุด of them do
theirของพวกเขา jobsงาน regardlessไม่คำนึงถึง of who'sใคร in powerอำนาจ.
261
642175
3501
เป็นกลางไม่น้อยเพราะพวกเขาส่วนใหญ่
ทำงานโดยไม่สนว่าใครจะอยู่ในอำนาจ
10:57
They're civilพลเรือน servantsคนรับใช้.
262
645700
1162
พวกเขาคือข้าราชการ
10:58
And to do theirของพวกเขา jobsงาน properlyอย่างถูกต้อง,
263
646886
1964
และเพื่อทำหน้าที่ของพวกเขาให้ดี
11:00
they don't just speakพูด
to a coupleคู่ hundredร้อย people.
264
648874
2363
พวกเขาไม่ได้สื่อสารกับคนแค่ไม่กี่ร้อยคน
11:03
Those unemploymentการว่างงาน numbersหมายเลข
I keep on referencingอ้างอิง
265
651261
2318
อัตราการว่างงานที่ฉันพูดถึงบ่อย ๆ
11:05
come from the Bureauที่ทำการ of Laborแรงงาน Statisticsสถิติ,
266
653603
2004
มาจากสำนักงานสถิติแรงงาน
11:07
and to make theirของพวกเขา estimatesประมาณการ,
267
655631
1335
และในการได้ตัวเลขนั้น
11:08
they speakพูด to over 140,000
businessesธุรกิจ in this countryประเทศ.
268
656990
3489
พวกเขาสอบถาม
จาก 140,000 กว่าบริษัทในประเทศนี้
11:12
I get it, it's frustratingที่น่าผิดหวัง.
269
660503
1725
ฉันรู้ค่ะ ว่ามันน่าหัวหงุดหงิด
11:14
If you want to testทดสอบ a statisticสถิติ
that comesมา from a privateเอกชน companyบริษัท,
270
662252
3115
หากคุณอยากทดสอบตัวเลขทางสถิติ
ที่มาจากบริษัทเอกชน
11:17
you can buyซื้อ the faceใบหน้า creamครีม for you
and a bunchพวง of friendsเพื่อน, testทดสอบ it out,
271
665391
3361
คุณสามารถลองได้โดยการซื้อครีมทาหน้า
ให้คุณและเพื่อนลองใช้
หากมันไม่ได้ผล
คุณก็จะบอกได้ว่าสถิตินั้นผิด
11:20
if it doesn't work,
you can say the numbersหมายเลข were wrongไม่ถูกต้อง.
272
668776
2591
แต่คุณจะทดสอบค่าสถิติจากรัฐบาลได้อย่างไร
11:23
But how do you questionคำถาม
governmentรัฐบาล statisticsสถิติ?
273
671391
2146
คุณแค่ต้องตรวจสอบทุกอย่าง
11:25
You just keep checkingการตรวจสอบ everything.
274
673561
1630
หาว่าพวกเขาเก็บข้อมูลอย่างไร
11:27
Find out how they collectedเก็บรวบรวม the numbersหมายเลข.
275
675215
1913
หาว่าคุณเห็นทุกอย่าง
ที่ควรจะเห็นบนภาพข้อมูลหรือไม่
11:29
Find out if you're seeingเห็น everything
on the chartแผนภูมิ you need to see.
276
677152
3125
แต่อย่าเพิ่งหมดหวังกับตัวเลขทั้งหมด
เพราะหากคุณทำเช่นนั้น
11:32
But don't give up on the numbersหมายเลข
altogetherโดยสิ้นเชิง, because if you do,
277
680301
2965
เราจะกำหนดนโยบายสาธารณะอย่างมืดมน
11:35
we'llดี be makingการทำ publicสาธารณะ policyนโยบาย
decisionsการตัดสินใจ in the darkมืด,
278
683290
2439
อาศัยเพียงแค่
ผลประโยชน์ของเอกชนเป็นเครื่องนำทาง
11:37
usingการใช้ nothing but privateเอกชน
interestsความสนใจ to guideแนะนำ us.
279
685753
2262
ขอบคุณค่ะ
11:40
Thank you.
280
688039
1166
(เสียงปรบมือ)
11:41
(Applauseการปรบมือ)
281
689229
2461
Translated by Dollaya Piumsuwan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com
THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM