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  • Technology has brought us so much

    翻訳: Moe Shoji 校正: Naoko Fujii

  • The moon landing, the internet, the ability to sequence the human genome

    科学技術は多くをもたらしてくれました

  • but it also taps into a lot of humansfear

    月面着陸 インターネット

  • and about thirty years ago, the cultural critic Neil Postman wrote a book call the amusing ourselves to death

    ヒトゲノム配列の解析などです

  • Which lay this out really brilliantly

    ですが 私たちの奥深くにある 恐怖の多くにも それは入り込んでいます

  • And here’s what he said comparing the dystopian visions of George Orwell and Aldous Huxley

    およそ30年ほど前

  • He saidOrwell fear that we will become a captive culture; Huxley fear that we would become a trivial culture.’

    文化批評家のニール・ポストマンは

  • Orwell fear the truth would be conceal from us and Huxley fear we would be drown in the sea of irrelevance.

    "Amusing Ourselves to Death" という著作で

  • In a nut shell, it’s a choice between big brother watching you and you watching big brother.

    このことを的確に述べました

  • But it doesn’t have to be this way, we are not passive consumer of data and technology.

    彼はこの著作において

  • We shape the role it place in our life and the way we made meaning from it.

    ジョージ・オーウェルとオルダス・ハクスリーの

  • But to do that, we have to pay as much attention to how we think as how we code

    ディストピア (反ユートピア) 思想を比べて こう書きました

  • We have to ask question and hard question to move pass counting things to understanding them

    「オーウェルは私たちが

  • Were constantly bombarded with stories about how much data there is in the world

    囚われの身になる文化を恐れた

  • But when it comes to big data, and the challenge is interpreting it

    ハクスリーは私たちが 取るに足らないことに耽溺する文化を恐れた

  • Size isn’t everything.

    オーウェルは真実が

  • There’s also the speed of which it moves

    私たちから隠蔽されることを恐れ

  • And the many variety of data types

    ハクスリーは私たちが無関心の海で

  • And here are just the few examples, Images

    溺れ死ぬことを恐れた」

  • Texts

    要するに

  • Video

    「ビッグ・ブラザー」 に監視されるか

  • Audio

    「ビッグ・ブラザー」を監視するかの どちらかということです

  • And what unites these despair it types of data

    (笑)

  • Is that they are created by people

    でも そうでなくともよいのです

  • And they require context

    私たちはデータや技術を 受け身で消費するだけではありません

  • Now, there’s a group of data scientists at the university of Illinos at Chicago

    生活において データや技術が果たす役割や

  • And they are called the Health Media collaboratory.

    その意味を見出す方法を 私たちが形作るのです

  • And they have been working with the center for disease control

    しかし そのためには

  • To better understand, how people talk about quitting smoking

    コード化の方法と同じくらいに

  • How they talk about electronic cigarets.

    考え方にも注意を向けねばなりません

  • And what they can do collectively to help them quit.

    物を数えるだけでなく さらにそれを理解するために

  • The interesting thing is if you wanna understand how people talk about smoking

    難解な問いを

  • First you have to understand what they mean, when they say smoking

    投げかけねばなりません

  • And on Tweeter, they are four main categories.

    私たちは世界に どれ位のデータがあるか

  • First one, smoking cigarets.

    常に聞かされていますが

  • Number two, smoking marijuana.

    ビッグデータや

  • Number three, smoking ribs.

    それを読み解く難解さとなると

  • And number four, smoking hot women

    量だけがすべてではありません

  • Sothen you have to think about what have the people talk about electronic cigarets?

    データが動く速さも問題になりますし

  • And there are so many different ways that people do this

    データには様々な種類があります

  • You can see from the slide.

    ごくわずかな例を挙げると

  • It’s a complex kind of queery.

    画像

  • And what that reminds us is that

    文章

  • Languages created by people.

    映像

  • And people are messy and were complex and we use metaphors and slang and jargon

    音声などです

  • And we do this twenty-four seven and many many languages.

    これら別々の種類のデータに 共通しているのは

  • And then as soon as we figure it out, we change it up.

    これらは人の手で作られ

  • Sodid this ads that cdcs put on these television ads that feature a woman with a hole in her throat

    文脈を必要としているということです

  • And that were very graphic and very disturbing

    さて イリノイ大学シカゴ校出身の

  • Did they actually have an impact on whether people quit?

    データ科学者のグループがあります

  • And helpfully, the collaboratory respect the limits of their data

    このグループは ヘルス・メディア・コラボラトリーと呼ばれ

  • But they were able to conclude that those advertisements and you may have seen them

    米国疾病管理センターと一緒に仕事をし

  • They have the affect of jotting people into a thought process.

    人々が

  • That may have an impact on future behavior.

    禁煙についての言い表し方や

  • Andwhat I admire, and appreciate about this project design from the fact, including the fact

    電子タバコについての言い表し方

  • That’s base on real human need is that

    禁煙を促すために協力しあえることを

  • It’s a fantastic example of courage and the face of the sea of relevance.

    より良く理解するよう努めました

  • And soit’s not just big data that causes challenge and interpretation.

    興味深いことに 人がどのように

  • Because let’s face it. We human-beings have a very rich stream of taking any among of data

    喫煙について話しているかを 理解するにはまず

  • No matter how small and screwing it up.

    「smoking (吸う)」という語で

  • Somany years ago you may remember

    どんな意味が表されているかを 理解せねばなりません

  • That formal president Ronald Reagan was very criticize for making a statement the facts are stupid things

    ツイッター上には 4つの主なカテゴリーがあります

  • And it was a slip of the tongue. Let’s be fair.

    1つ目 タバコを「吸う」

  • He actually meant to quote John Adamsdefense British soldiers in the Boston Massacre trial

    2つ目 マリファナを「吸入する」

  • That facts are stubborn things.

    3つ目 リブ肉を「いぶす」

  • But I actually think there’s a bit of accidental wisdom in what he said.

    4つ目 「煙が出るほどホットな」イケてる女

  • Because facts are stubborning things.

    (笑)

  • But sometimes they are stupid too.

    電子タバコについて どのように話されているかは

  • When I tell you a personal story about why this matters a lot to me

    その上で考えてみなければなりません

  • I need to take a breath.

    これには 非常に様々な例が見られます

  • My son Isaac when he was two, he is diagnose with autism.

    スライドからもおわかりのように

  • And he was happy, hilarious, loving and affectionate little guy.

    これは複雑な問いなのです

  • but the metrics on his developmental evaluations, which looked at things like the number of wordsat that point, none

    このことで思い出すのは

  • Communicate with gestures and minimum eye contact put his developmental level at that of a nine months old baby.

    言語は人々によって作られたものであり

  • And the diagnosis fact is actually correct but it didn’t tell the whole story.

    人間は厄介かつ複雑なもので

  • And about a year and a half later, he was almost four.

    比喩やスラングや隠語を 使うものだということ

  • I found him in front of the computer one day.

    そしてそれを人間は毎日24時間 多くの言語で行い続けており

  • Running a google search on woman

    理解するやいなや その言葉自体を変えてしまうことです

  • Spell w-i-m-e-m

    では 米国疾病管理センターが出した

  • And I did what any you knowupset parents will do

    喉に穴が開いた女性を 映し出すこのテレビ広告は

  • just immediate started hitting the back bottom to see what else he has been searching for

    非常に描写が露骨で

  • And they were in order men, school, bus and computer (cpyutr)

    気持ちの良いものではありませんが

  • And I was stunned.

    この広告は実際に禁煙するように

  • Because we didn’t know that he could spell much less read

    人々を促したのでしょうか?

  • So I ask him. Isaac, how do you do this?

    ヘルス・メディア・コラボラトリーは データの限界を認めてはいますが

  • And he looked at me very seriously and saidtype in the box

    その結論によると

  • He was teaching himself to communicate.

    あなた方も見たことがあるかもしれない これらの広告によって

  • But we were looking at the wrong place.

    将来の行動が

  • And this is what happens when assessment and analytics over value one matrix in this case verbal communication

    影響されるかもしれないような

  • And undervalue otherssuch as creating problem solving.

    思考プロセスに 人々を導いたのだそうです

  • Communication was hard for Isaac.

    私がこのプロジェクトについて 感心し 評価するのは

  • And so he found a work around to find out what he needed to know.

    人間の現実的な必要性に 基づいている などの事実面はさておき

  • And when you think about it, it makes a lot of sense.

    人間の現実的な必要性に 基づいている などの事実面はさておき

  • Because forming a question is really complex process.

    これが無関心の海に真っ向から 立ち向かう勇気を示す

  • But he can get himself a lot of way there. By putting a word in the search box.

    素晴らしい例であるということです

  • And so this little moment had a really profound impact on me.

    一方 理解が難しいのは ビッグデータだけではないのです

  • In our family. Because it helps us change our reference for what’s going on for him.

    なぜなら 考えてもみてください

  • And worry of a little bit less and appreciate his resource more.

    私たち人間は データの大小にかかわらず

  • Facts are stupid things.

    それを台無しにしてしまった 豊かな歴史を

  • And theyre vulnerable to misuse willful or otherwise.

    有しているではありませんか

  • I have a friend - Emily Willingham who’s a scientist.

    何年も前に ロナルド・レーガン元大統領が

  • And she wrote a piece for forbes not long ago.

    このように述べて厳しく批判されたことを

  • Entitled the ten weirdest things ever linked to autism.

    皆さんも覚えているかもしれません

  • It’s quite a list.

    「事実とは馬鹿げたものである」と

  • The internet link for everything, right?

    これは言い間違いでした 公平を期すなら ですが

  • And of course mother. Because an actually way, there’s more others the whole bunch in the mother category here.

    彼はジョン・アダムズが

  • And you can see, it’s a pretty rich and interesting list.

    ボストン虐殺事件裁判において イギリス人兵士の弁護で述べた

  • I’m a big fan of you knowbeing pregnant in a free way, personally.

    「事実とは確固たるものである」を 引用したつもりだったのです

  • The final one is interesting because the term ofrefrigeratormother was actually the original hypothesis for the cause of autism.

    しかし このレーガンの言い間違いは

  • And that meant somebody was cold and unloving.

    偶然ながらも 一理あると私は思います

  • And at this point, you might be thinkingokaySusan we get it.

    なぜなら 事実は確固たるものですが

  • You can take data. You can make it mean anything and this is true.

    時に 馬鹿げてもいるからです

  • It’s absolutely true.

    これが 私にとってなぜ重要なのか

  • But the challenge is that

    個人的なお話をしたいと思います

  • We have this opportunity to try make meaning out of ourselves.

    ひと息つかせてください

  • Because frankly, data doesn’t create meaning, we do.

    息子のアイザックは 2歳の時に

  • So as business people, as consumers, as patients, as citizens

    自閉症の診断を受けました

  • We have our responsibility, I think.

    彼はにこにこして 愉快で

  • To spend more time focus on our critical thinking skills.

    愛情深く 優しい男の子でしたが

  • Why?

    彼の発育評価についての測定基準が

  • Because at this point in our history as we heard, many times over we can process Exabyte in lightening speed.

    着目したのは 話せる言葉の数や―

  • And we have potential to make bad decisions far more quickly, efficiently and far greater impact than we did in the past.

    これは当時 ゼロでした―

  • Great, right?

    意思疎通を図る身振り アイコンタクトなどであったため

  • And so what we need to do instead is spend a little bit more time on things like the humanities.

    彼の発育レベルは

  • And sociology, and the social sciences, rhetoric, philosophy, ethics.

    9か月の赤ちゃん程度でした

  • Because it gives us context that is so important for big data.

    この診断は事実からすれば 正しいものでしたが

  • Because they help us become better critical thinkers.

    全体像を語ってはいませんでした

  • Because after all, if I can spot a problem in an argument, it doesn’t much matter whether it’s express in words or numbers

    およそ1年半後

  • And this means, teaching ourselves.

    アイザックがもうすぐ4歳になる頃

  • To find those conformation by thesis and false correlations.

    私は ある日 彼がコンピュータの前で

  • And being able to spot a naked emotional appeal from thirty yards.

    グーグル画像検索で 女性を検索しているのを見つけました

  • Because something that happens after something doesn’t mean it happen because of it necessarily.

    「w-i-m-e-n」というつづりで です

  • And if you let me geek out on your first second, the Romans call thispost hoc ergo propterhoc

    過干渉な親がそうするように 私も

  • After which therefore because of which.

    「前のページに戻る」ボタンをクリックし

  • And it means questioning disciplines like demographics

    他に何を検索していたのか知ろうとしました

  • Why? Because they're based on assumptions about who we all are based on our gender

    他の検索は 順番に「男性」

  • and our age and where we live as opposed to data on what we actually think and do

    「学校」 「バス」 そして「コンピュータ」でした

  • And since we have this data

    私は呆気にとられました

  • we need to treat it with appropriate privacy controls and consumer opt-in

    アイザックがスペルを知っているとも

  • and beyond that, we need to be clear about our hypotheses,

    ましてや読めるとも知らなかったのです

  • the methodologies that we use, and our confidence in the result

    そこで息子に訊きました 「どうやったの?」

  • As my high school algebra teacher used to say

    アイザックは私を真剣に見て 言いました

  • show your math, because if I don't know what steps you took

    「ボックスに文字をタイプしたんだ」

  • I don't know what steps you didn't take

    彼は自分で意思疎通の仕方を 学んでいたのに

  • and if I don't know what questions you asked, I don't know what questions you didn't ask

    私たちは誤った部分に 目を向けていたのです

  • And it means asking ourselves, really, the hardest question of all

    そして こういったことが起こるのは

  • Did the data really show us this, or does the result make us feel more successful and more comfortable?

    査定や分析が ある測定基準―

  • So the Health Media Collaboratory, at the end of their project

    ここでは 言語による意思疎通― を過大評価して

  • they were able to find that 87 percent of tweets about those very graphic and disturbing anti-smoking ads expressed fear

    創造的問題解決能力のような 他の基準を過小評価する場合です

  • but did they conclude that they actually made people stop smoking?

    アイザックにとって 他者との意思疎通は難しいので

  • No. It's science, not magic.

    彼は自分に必要なことを知るための

  • So if we are to unlock the power of data

    別の方法を見つけたのです

  • We don't have to go blindly into Orwell's vision of a totalitarian future

    考えてみれば 合点がいきますね

  • or Huxley's vision of a trivial one, or some horrible cocktail of both.

    質問文を構成するのは

  • What we have to do is treat critical thinking with respect and be inspired by examples like the Health Media Collaboratory

    実に複雑なプロセスですが

  • and as they say in the superhero movies, let's use our powers for good.

    アイザックは検索ボックスに 単語を入れるだけで

  • Thank you.

    自力で答えにたどり着けるのです

Technology has brought us so much

翻訳: Moe Shoji 校正: Naoko Fujii

字幕と単語

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B1 中級 日本語 TED データ アイザック 禁煙 ヘルス 事実

TED】Susan Etlinger.このすべてのビッグデータを使って何をするのか?(Susan Etlinger: What we do with all this big data?) (【TED】Susan Etlinger: What do we do with all this big data? (Susan Etlinger: What do we do with all this big data?))

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    Go Tutor に公開 2021 年 01 月 14 日
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