演讲中的统计学

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当演讲和统计学联系起来会是怎样的一个景象？

如果告诉你统计学可以帮助演讲者回答如下问题：

• 什么内容的演讲是比较受观众欢迎的？（Ideas or Actions; Rational or Emotional）
• 什么样的演讲表达方式是受观众喜欢的？（演讲长度，演讲的词汇，演讲者的打扮，甚至演讲者的服装颜色）

是不是觉得听起来实在是不符合逻辑。

有人就做了这样的事情，用统计学的方法来分析众多的演讲者。这是今天看到的TEDActive里面的一个演讲，非常有意思。

Sebastian Wernicke的演讲 Lies, damned lies and statistics. （About Tedtalk）

Sebstian用“世界上有三种谎言:谎言、该死的谎言，还有统计数据”，用这个标题，明显是在自嘲。有的时候整Science的人其实也很古灵精怪，幽默异常。

 

TED本身有500多个演讲视频，这些演讲按照Persuasive courageous ingenious fascinating inspiring beautiful funny informative进行了分类，所以给统计提供了很好的自变量X1，当然这些自变量x2,x3 …..还包含演讲长度，演讲的词汇，演讲者的打扮，甚至演讲者的服装颜色。

同时所有的分享视频都有参与者进行打分(rate),分享（emailed）以及评论（commented），这些提供了函数Y.

Y( y1,y2,y3…)=f( x1,x2,x3,…)

至于分析的结果，我还是不多说了，还是听完这个7分钟的演讲吧，很有意思。

从我Toastmasters一年半的经历来看，从定性的角度来说:

内容角度：

最受欢迎的Toastmasters演讲是那些个人故事(ingenious), 激励意义的故事（inspiring）,幽默的故事(funny)和Sebastian Wernicke的研究相印证吧。

演讲者本身的deliver以及visual aids：

恰当的动作，自信(比如多用积极的词汇，少用no的表达)应该基本是共通。

如果想继续探究他对最受欢迎和最不受欢迎的演讲的研究，可以看看他做的一个有趣的词汇矩阵。

当然，从Sience的角度来说，两个事物A与B之间有corelation,不一定代表A就是B的直接引导因素，也许还有一个非常重要的C. 这个最重要的C在我看来就是演讲者本人(Knowledge, Temper, Professional Wok,Experience,Attitude,Actions…)吧。

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Orignal From: 演讲中的统计学

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