
Italian: 
 Charles Wheelan: I big data sono l'arma, è come l'energia nucleare quando diventa più potente. 
 Diventa anche più pericoloso. 
 E spetta alle persone apprezzare ciò che potrebbe andare bene o male quando lo sono 
 trarre conclusioni basate sull'analisi dei big data. 
 Harpreet Sahota: Che succede, tutti? 
 Benvenuti a un altro episodio di Artists of Data Science. 
 Assicurati di seguire lo spettacolo su Instagram @TheArtistsOfDataScience e su Twitter 
 @ArtistsOfData. Condividerò fantastici suggerimenti e saggezza sulla scienza dei dati e clip 
 dallo spettacolo. Unisciti al canale Slack Free Open Mastermind andando su Bitly 
 .com / artistsofdatascience. Ti terremo aggiornato sugli orari di apertura bisettimanali. 
 Ospiterò per la comunità. 
 Sono il tuo ospite, Harpreet Sahota. 
 Conduciamo questo beat in un altro fantastico episodio. 

English: 
Charles Wheelan:
Big data is the weapon, it's like
nuclear power as it becomes more powerful.
It also becomes more dangerous.
And it is incumbent upon people to appreciate
what could go right or wrong when they're
drawing conclusions based on
analysis of big data.
Harpreet Sahota:
What's up, everyone?
Welcome to another episode of
the Artists of Data Science.
Be sure to follow the show
on Instagram @TheArtistsOfDataScience and on Twitter
@ArtistsOfData. I'll be sharing awesome tips and wisdom
on Data science as well as clips
from the show. Join the Free Open
Mastermind Slack channel by going to Bitly
.com/artistsofdatascience. We'll keep you updated on
bi weekly open office hours.
I'll be hosting for the community.
I'm your host Harpreet Sahota.
Let's ride this beat out
into another awesome episode.

Italian: 
 E non dimenticare di iscriverti, valutare e recensire lo spettacolo. 
 Il nostro ospite oggi è un professore, giornalista, relatore e autore, titolare di un dottorato di ricerca in pubblico 
 politica presso l'Università di Chicago, un master in affari pubblici a Princeton 
 Università e un BA 
 dal Dartmouth College. Attualmente è docente senior e borsista politico presso il 
 Rockefeller Center del Dartmouth College, dove da allora è membro della facoltà 
 2012. Corsi di insegnamento su politica dell'istruzione, politica fiscale sanitaria, disparità di reddito e 
 altri argomenti correlati. 
 È noto per il suo stile di insegnamento coinvolgente, che lo ha portato a essere selezionato come uno dei 
 I 10 migliori professori di Dartmouth nelle classi di laurea 2015, 2016 e 2017. 
 Nel 2003 ha pubblicato il suo primo libro, Naked Economics, rivolto a Dismal Science, 

English: 
And don't forget to subscribe,
rate, and review the show.
Our guest today is a professor, journalist, speaker
and author, he holds a PHD in public
policy from the University Chicago, a
master's in public affairs from Princeton
University and a B.A.
from Dartmouth College. He's currently a senior
lecturer and policy fellow at the
Rockefeller Center at Dartmouth College, where he's
been a member of the faculty since
2012. Teaching courses on education policy, health
care tax policy, income inequality and
other related topics.
He's known for his engaging teaching style, which has
led to him being selected as one of
Dartmouth's 10 best professors by the
graduating classes 2015, 2016 and 2017.
In 2003, he published his first book,
Naked Economics, addressing the Dismal Science,

English: 
which is an accessible and entertaining introduction
to economics for the lay person
written in a clear, concise,
informative and witty style.
It's been selected as one of the 100 best
business books of all time and translated into
13 languages including Arabic and Hebrew.
His best selling book, Naked Money a revealing look
at what it is and why it matters.
Shows us how our banking and monetary
system should work in ideal situations.
He's also the author of books such as 10
and a Half Things No Commencement Speaker has
ever Said. The Centrist
Manifesto and the Rationing.
So please help me in
welcoming our guest today.
The New York Times best selling
author of Naked Statistics, Dr.
Charles J.
Wheelan. Dr. Wheelan, thank you so much for taking
time out of your schedule to be here
today. I really, really
appreciate having you here.
Charles Wheelan:
It's my pleasure. Thank you.
Harpreet Sahota:
Talk to us a bit about your story.
You've got quite an interesting background for
an author of a book on statistics.
So how did you become
so interested in statistics?

Italian: 
 che è un'introduzione accessibile e divertente all'economia per i laici 
 scritto in uno stile chiaro, conciso, informativo e spiritoso. 
 È stato selezionato come uno dei 100 migliori libri di affari di tutti i tempi e tradotto in 
 13 lingue tra cui arabo ed ebraico. 
 Il suo libro più venduto, Naked Money, uno sguardo rivelatore su cos'è e perché è importante. 
 Ci mostra come il nostro sistema bancario e monetario dovrebbe funzionare in situazioni ideali. 
 È anche autore di libri come 10 cose e mezzo che nessun oratore di inizio ha 
 mai detto. Il Manifesto centrista e il razionamento. 
 Quindi per favore aiutami ad accogliere il nostro ospite oggi. 
 L'autore di Naked Statistics best seller del New York Times, il Dr. 
 Charles J. 
 Wheelan. Dr. Wheelan, grazie mille per aver dedicato del tempo al tuo programma per essere qui 
 oggi. Apprezzo davvero tanto averti qui. 
 Charles Wheelan: È il mio piacere. Grazie. 
 Harpreet Sahota: Parlaci un po 'della tua storia. 
 Hai un background piuttosto interessante per un autore di un libro sulla statistica. 
 Allora come sei diventato così interessato alle statistiche? 

Italian: 
 Charles Wheelan: Penso sia giusto dire che nessuno dei miei libri è stato pianificato particolarmente bene. 
 Sono nati tutti da un bisogno percepito in cui stavo riempiendo un vuoto. 
 Hai indicato l'economia nuda come il mio primo libro. 
 Non avevo intenzione di scrivere quel libro. 
 Mi sono seduto alla ricerca di qualcun altro per scriverlo. 
 Insegnavo anche un corso di economia a giornalisti con un po 'di statistica. 
 Ho pensato che qualcuno avesse già scritto un libro. 
 Non era un libro di testo, ma spiegava ancora perché dovremmo preoccuparci dell'economia, 
 in particolare giornalisti. Ho chiamato il mio agente che stava cercando di vendere un libro sul gioco d'azzardo 
 industria, che noterai non ho mai scritto. 
 Ha detto che quel libro non esiste. 
 Lo scriverai. La chiameremo Economia per i poeti e leggerò 
 esso. E quello fu l'inizio di una serie di libri in cui pensavo che qualcuno l'avesse già fatto 
 fatto questo. Non l'avevano fatto. 
 Nel caso della statistica, ho letteralmente strappato a metà un libro di testo di statistica perché io 
 pensava che fosse così opaco e così stranamente disconnesso da tutto il mondo reale 
 i problemi. Le statistiche nude come l'economia nuda riempiono quel vuoto per le persone che 

English: 
Charles Wheelan:
I think it's fair to say that none
of my books was particularly well planned.
They all arose out of a perceived
need where I was filling a vacuum.
You pointed out the naked
economics as my first book.
I did not set out to write that book.
I sat looking for someone else to write it.
I was teaching a class on economics to
journalists with a little statistics as well.
I assumed that somebody had
already written a book.
It wasn't a textbook, but still elucidated
why we should care about economics,
particularly journalists. I called my agent who was
trying to sell a book on the gambling
industry, which you will notice
I have never written.
She said that book doesn't exist.
You're gonna write it. We're going to call it
Economics for poets and I'm going to read
it. And that was the beginning of a series
of books where I thought somebody had already
done this. They hadn't.
In the case of statistics, I literally tore
a statistics textbook in half because I
thought that it was so opaque and so
bizarrely disconnected from all the real world
problems. Naked statistics like naked economics kind
of fill that void for people who

English: 
need to understand why this matters, how the
data can be abused, and not necessarily what
the difference between Alpha and Sigma is.
Harpreet Sahota:
So you mentioned that to
tear open a statistics book?
Charles Wheelan:
I tore into half, torn in half.It was
really expensive, so I didn't throw it away.
I had to tape it back up. No,
I ripped it in half out of frustration.
Harpreet Sahota:
So was there a lot of
self study involved in learning statistics?
And do you have any tips for our
listeners on how to learn something effectively?
Charles Wheelan:
This is a great question.
There was a lot of self study, but in the
course of myself study, I realized why some of
the things that have been covered
in my formal study were covered.
And I actually was somewhat frustrated that when
they were covered formally and I'd taken
a lot of statistics classes, why at the time
nobody connected the dots and said, OK, the
reason we want to know this is because
it illuminates this problem, where that phenomena
or here three examples of how this procedure
has been abused or used for good?

Italian: 
 bisogno di capire perché questo è importante, come è possibile abusare dei dati e non necessariamente cosa 
 la differenza tra Alpha e Sigma è. 
 Harpreet Sahota: Quindi hai detto che per aprire un libro di statistiche? 
 Charles Wheelan: Ho strappato a metà, strappato a metà, era molto costoso, quindi non l'ho buttato via. 
 Ho dovuto registrarlo di nuovo. No, l'ho strappato a metà per la frustrazione. 
 Harpreet Sahota: Quindi c'è stato molto studio personale coinvolto nell'apprendimento delle statistiche? 
 E hai qualche consiglio per i nostri ascoltatori su come imparare qualcosa in modo efficace? 
 Charles Wheelan: Questa è un'ottima domanda. 
 C'era molto studio personale, ma nel corso del mio studio, ho capito perché alcuni di 
 le cose che sono state trattate nel mio studio formale sono state coperte. 
 E in realtà ero un po 'frustrato dal fatto che quando erano stati coperti formalmente e avevo preso 
 molte classi di statistica, perché all'epoca nessuno collegava i puntini e diceva, OK, il 
 motivo vogliamo sapere questo è perché illumina questo problema, dove quel fenomeno 
 o qui tre esempi di come questa procedura è stata abusata o usata per sempre? 

English: 
So I found myself through self study,
understanding more the formal study and
simultaneously becoming frustrated at the way some
of that formal study had been
presented.
Harpreet Sahota:
Talk about illuminating!
It was really such a well written book cause,
you know, me being a graduate student in
statistics myself, it's one thing to be exposed to
all of the formula and all of the kind
of structure and rigour behind it.
It was interesting with your book to see
it applied in different real world scenarios.
How is it that you're able to write a
book on statistics that is so much more
interesting, engaging and informative than anything I've
ever come across in grad school?
Charles Wheelan:
I think there are three reasons.
One is I'm a policy
person, not a statistics person.
In fact, when the Economist magazine reviewed
the book, the first line said something
like, Charles Wheelan is not a statistics expert,
which is why this book is so good.
The reason they said that is that people
who love statistics, love the methodology, they
love the numbers, and they kind of assume everybody
else is as adroit with the math as

Italian: 
 Così mi sono ritrovato attraverso lo studio personale, comprendendo di più lo studio formale e 
 contemporaneamente diventare frustrato per il modo in cui era stato parte di quello studio formale 
 presentato. 
 Harpreet Sahota: Parla di illuminazione! 
 È stato davvero un libro così ben scritto perché, sai, essendo uno studente laureato in 
 le statistiche me stesso, una cosa è essere esposti a tutte le formule e tutte le specie 
 di struttura e rigore dietro. 
 È stato interessante con il tuo libro vederlo applicato in diversi scenari del mondo reale. 
 Com'è possibile che tu possa scrivere un libro sulla statistica che è molto di più 
 interessante, coinvolgente e informativo di qualsiasi altra cosa che abbia mai incontrato a scuola? 
 Charles Wheelan: Penso che ci siano tre ragioni. 
 Uno è che sono una persona politica, non una persona statistica. 
 Infatti, quando la rivista Economist ha recensito il libro, la prima riga diceva qualcosa 
 come, Charles Wheelan non è un esperto di statistiche, motivo per cui questo libro è così buono. 
 Il motivo per cui hanno detto questo è che le persone che amano le statistiche, amano la metodologia, loro 
 adoro i numeri e presumono che tutti gli altri siano abili con la matematica come 

Italian: 
 loro sono. E in qualche modo sorvolano su cose che per il resto di noi non sono all'altezza. 
 La seconda ragione è che ciò in cui sono veramente bravo è la politica pubblica. 
 Mi interessa la proprietà. 
 Mi interessano i deficit di bilancio. 
 Mi interessa il processo per trattare il coronavirus. 
 Ovviamente, statistiche e dati sono davvero molto importanti per tutte queste cose. 
 Ogni volta che mi avvicino alle statistiche, è a mio agio per risolvere quei problemi. 
 Quindi, inizio con il perché, e poi torno a come. 
 Penso che troppo spesso inizi e finisca con il come, che non è un argomento intrinsecamente interessante 
 almeno non per me. E poi l'ultimo punto è che non sono molto bravo in matematica. 
 Voglio dire, sono terribile. Ma di conseguenza, quando qualcuno fa qualcosa matematicamente o 
 ti dice perché la formula delle statistiche è quello che è, devo fermarmi e tradurlo 
 fuori dalla matematica in qualcosa di più intuitivo, a quel punto posso scrivere 
 in un modo che anche gli altri lo vedono come intuitivo. 
 Harpreet Sahota: Hai fatto un ottimo lavoro con esso. 
 Mi è davvero piaciuto il tuo libro. 
 Voglio dedicare un po 'di tempo adesso per entrare nell'altro libro. 

English: 
they are. And they kind of gloss over things
that for the rest of us are not up.
The second reason is what I am
really good at is public policy.
I care about property.
I care about budget deficits.
I care about the process
for dealing with coronavirus.
Obviously, statistics and data are really, really
important to all of those things.
To every time I approach statistics, it's
within eye towards solving those problems.
So, , I start with why,
and then I back into how.
I think too often it starts and ends with
how, which is not an inherently interesting, at
least not to me. And then the last point
is, I'm just not very good at math.
I mean, I'm terrible. But as a
result, when someone does something mathematically or
tells you why statistics formula is what it is,
I have to kind of stop and translate that
out of math into something that's more intuitive,
at which point I can then write about
it in a way that other people
see it as intuitive as well.
Harpreet Sahota:
You've done an excellent job with it.
Really, really enjoyed your book.
I do want to take some time
now to get into the other book.

Italian: 
 Molti data scientist, passiamo molto del nostro tempo a studiare strutture dati, algoritmi, 
 codifica, roba pesante quantitativamente rigorosa. 
 Non sfortunatamente, non molto tempo sull'economia e l'economia è abbastanza quantitativo 
 rigorosità a sé stante. 
 Ma solo per i nostri ascoltatori là fuori che hanno la testa bloccata nella macchina 
 mondo dell'apprendimento, mondo della scienza dei dati, puoi darci la tua descrizione di quale economia 
 è? E in un certo senso lo renderai accessibile ai data scientist là fuori. 
 Charles Wheelan: Se dovessi farlo in una frase e penso che sia così Gary Becker all'Università 
 di Chicago l'ha spiegato, avevi vinto il Premio Nobel. 
 Era il mio istruttore di teoria dei prezzi. 
 Ha detto, l'economia è il modo in cui allocare le risorse scarse, non abbiamo abbastanza di niente 
 di cui abbiamo bisogno "E lo stiamo vedendo ovviamente adesso con i dispositivi di protezione personale e 
 ventilatori e un vaccino e così via. 
 Alcune persone otterranno quelle cose, altre no. 
 Ovviamente è sempre vero. 
 Alcune persone hanno aeroplani privati. 
 La maggior parte delle persone non ha aeroplani privati. 
 Alcune persone hanno abbastanza cibo da mangiare. 
 Alcune persone non hanno cibo a sufficienza. 

English: 
A lot of Data scientists, we spend a
lot of our time studying Data structures, algorithm,
coding, heavy quantitatively rigorous stuff.
Not unfortunately, not a lot of time
on economics and economics is pretty quantitatively
rigorousness in its own right.
But just for our listeners out there who have
their heads kind of stuck in the machine
learning world, Data science world, can you
give us your description of what economics
is? And you'll kind of make it
accessible for Data scientists out there.
Charles Wheelan:
If you were to do it in one sentence and
I think this is how Gary Becker at the University
of Chicago explained it, you'd
won the Nobel Prize.
It was my price theory instructor.
He said, Economics is how we allocate scarce
resources, We don't have enough of anything
that we need" And we're seeing that obviously
right now with personal protective gear and
ventilators and a vaccine and so on.
Some people are going to get
those things, some people are not.
That is of course, always true.
Some people have private airplanes.
Most people don't have private airplanes.
Some people have enough food to eat.
Some people don't have enough food.

English: 
So the question is, who gets what
we have in a centrally planned economy?
Most the people listening are too young to
remember the Soviet Union, but things were not
allocated by price.
So if there weren't enough pork chops, then the
people got the pork chops were the ones
who were lined up in front of a butcher.
First you queued up, which is
one way of allocating scarce resources.
We do it differently, which is to
say the butcher sets a price.
Those who are willing to pay
the price, get the pork chops.
If it turns out they sell out the next time
he or she decides to raise the price or maybe
raises the price. in the moment, things for which
there is a surplus we put on sale.
I mean, all these things are quite intuitive.
But at the end of the day,
it's about how we allocate resources.
And then in the process, you can add
layers of complexity, which is that process also
creates very powerful incentives.
If you or I create a vaccine for Covid-19
right now, we're gonna be rich super rich.
And you know what? We should be super rich
if we come up with a vaccine for Covid-19.
On the other hand, and I think there's
a really, really important point, markets reward
something that is scarce relative to demand.
That is an amoral judgment.

Italian: 
 Quindi la domanda è: chi ottiene ciò che abbiamo in un'economia pianificata centralmente? 
 La maggior parte delle persone che ascoltano sono troppo giovani per ricordare l'Unione Sovietica, ma le cose non lo erano 
 assegnato per prezzo. 
 Quindi, se non c'erano abbastanza costolette di maiale, allora le persone hanno preso le costolette di maiale erano quelle 
 che erano in fila davanti a un macellaio. 
 Per prima cosa ti sei messo in coda, che è un modo per allocare le risorse scarse. 
 Lo facciamo in modo diverso, vale a dire che il macellaio fissa un prezzo. 
 Coloro che sono disposti a pagare il prezzo, prendono le braciole di maiale. 
 Se si scopre che si esauriscono la prossima volta che lui o lei decide di aumentare il prezzo o forse 
 alza il prezzo. al momento mettiamo in vendita cose per le quali c'è un surplus. 
 Voglio dire, tutte queste cose sono abbastanza intuitive. 
 Ma alla fine della giornata, si tratta di come allocare le risorse. 
 E poi, nel processo, puoi aggiungere livelli di complessità, che è anche quel processo 
 crea incentivi molto potenti. 
 Se tu o io creiamo un vaccino per il Covid-19 in questo momento, diventeremo ricchi super ricchi. 
 E tu sai cosa? Dovremmo essere super ricchi se inventiamo un vaccino per Covid-19. 
 D'altra parte, e penso che ci sia un punto davvero molto importante, la ricompensa dei mercati 
 qualcosa che è scarso rispetto alla domanda. 
 Questo è un giudizio amorale. 

English: 
So, for example, we're seeing right now,
particularly the United States, that people who
are essential workers, we are saying literally
we cannot function without you are being
paid less than people who are
sitting at home doing relatively nothing.
Making a lot more money. So
markets are not a value judgment.
They don't tell us what's right.
They just tell us what's going to happen
when people act on their own preferences.
Harpreet Sahota:
How does the study or application of economics, how
is it going to be different or the
same, now, in the era of big data, maybe
more so than it was 50 years ago?
Charles Wheelan:
In some ways it won't be different.
The basic trade offs are always there.
I mean, you think about something
as fundamental and important as pollution.
Fifty years ago, the pollution
problem was water quality.
The reason we had a water quality problem is
that people just dumped things in our rivers
and our lake. You may or may not be
familiar with the impetus for the American Clean
Water Act, which there are people of good
mind advocating for years to clean up our
rivers and lakes but it didn't become
politically palatable until the Cuyahoga River in
Cleveland caught on fire.

Italian: 
 Quindi, ad esempio, stiamo vedendo proprio ora, in particolare negli Stati Uniti, quelle persone che 
 sono lavoratori essenziali, stiamo letteralmente dicendo che non possiamo funzionare senza di te 
 pagato meno delle persone che sono sedute a casa senza fare relativamente nulla. 
 Guadagnare molti più soldi. Quindi i mercati non sono un giudizio di valore. 
 Non ci dicono cosa è giusto. 
 Ci dicono solo cosa succederà quando le persone agiranno in base alle proprie preferenze. 
 Harpreet Sahota: Come funziona lo studio o l'applicazione dell'economia, come sarà diverso o il 
 lo stesso, ora, nell'era dei big data, forse più di 50 anni fa? 
 Charles Wheelan: Per certi versi non sarà diverso. 
 I compromessi di base sono sempre presenti. 
 Voglio dire, pensi a qualcosa di fondamentale e importante come l'inquinamento. 
 Cinquant'anni fa, il problema dell'inquinamento era la qualità dell'acqua. 
 Il motivo per cui abbiamo avuto un problema di qualità dell'acqua è che le persone scaricavano cose nei nostri fiumi 
 e il nostro lago. Potresti avere o meno familiarità con l'impeto dell'American Clean 
 Water Act, che ci sono persone di buon animo che sostengono da anni per ripulire il nostro 
 fiumi e laghi, ma non divenne politicamente appetibile fino a quando il fiume Cuyahoga non entrò 
 Cleveland ha preso fuoco. 

English: 
The river caught on fire.
Now, that's the signal to the rest of ha!
I think we have a water quality
problem when our river catches on fire.
Now, what would economists say?
Well, the reason you a water quality problem
is that people don't fully internalize the
costs of their behavior.
If you dump paint into a river, it
poisons maybe hundreds of thousands of people.
You may be one of those persons, but you
only bear a tiny fraction of the cost.
So you're going to behave in a way that
is inimical to the interests of everybody else.
Environmental problems have always
been that an externality.
Now you fast forward to climate change.
It's a different pollutant, carbon,
but it's the same problem.
So in some ways, nothing yet which is why
I think economics is so important if you
understand the basics, I can
fast forward to 2080.
I don't know what the problems are going to be,
but I suspect that an Econ 1 textbook is
still going to be pretty damn important.
Now, what changes will big data?
And again, statistics is just pattern.
It's just pattern recognition.
And big data allows us to
see more patterns more cheaply.

Italian: 
 Il fiume prese fuoco. 
 Questo è il segnale per il resto di ha! 
 Penso che abbiamo un problema di qualità dell'acqua quando il nostro fiume prende fuoco. 
 Ora, cosa direbbero gli economisti? 
 Bene, il motivo per cui sei un problema di qualità dell'acqua è che le persone non interiorizzano completamente il file 
 costi del loro comportamento. 
 Se scarichi la vernice in un fiume, avvelena forse centinaia di migliaia di persone. 
 Potresti essere una di quelle persone, ma sopporti solo una piccola parte del costo. 
 Quindi ti comporterai in un modo che è ostile agli interessi di tutti gli altri. 
 I problemi ambientali sono sempre stati un'esternalità. 
 Ora vai avanti velocemente verso il cambiamento climatico. 
 È un inquinante diverso, il carbonio, ma è lo stesso problema. 
 Quindi in un certo senso, ancora niente, ecco perché penso che l'economia sia così importante se tu 
 Capisco le basi, posso andare avanti velocemente fino al 2080. 
 Non so quali saranno i problemi, ma sospetto che sia un libro di testo Econ 1 
 sarà ancora dannatamente importante. 
 Ora, quali cambiamenti comporteranno i big data? 
 E ancora, le statistiche sono solo un modello. 
 È solo riconoscimento di schemi. 
 E i big data ci consentono di vedere più modelli in modo più economico. 

English: 
So, again, the underlying statistics won't change,
but our purchase on the data will.
If you think about crime, for example.
We've always had crime data.
It's just that they were in the basement of
the police station in a filing cabinet so
nobody could take all those filing cabinets,
add them together and look for patterns.
Now we can. So, again, it's kind
of the old married to the new.
In a way, the. We use it right?
Can give us insight into things
that we care a lot about.
Harpreet Sahota:
Big Data, machine learning, and AI are becoming
more more you could as in nearly every
aspect of commerce.
What's the implication of this on,
you know, Adam Smith's invisible hand?
Charles Wheelan:
I don't think it changes Adam Smith's invisible hand
much at all in the sense that the
fundamental incentive hasn't changed at all you know,
he said it wasn't the butcher, the
baker out of their good
intentions that fed us.
That's not gonna change again. You know, whoever
is making the vaccine could be a very
generous person who cares a lot about humanity
or they could be the most avaricious,
selfish person you've ever met.
They're both going to work
really hard at a vaccine.
I don't think that changes much at all.

Italian: 
 Quindi, ancora una volta, le statistiche sottostanti non cambieranno, ma il nostro acquisto sui dati lo farà. 
 Se pensi al crimine, per esempio. 
 Abbiamo sempre avuto dati sui crimini. 
 È solo che erano nel seminterrato della stazione di polizia in uno schedario così 
 nessuno poteva prendere tutti quegli schedari, sommarli e cercare schemi. 
 Adesso possiamo. Quindi, ancora una volta, è una specie di vecchio sposato con il nuovo. 
 In un certo senso, il. Lo usiamo giusto? 
 Può darci un'idea delle cose a cui teniamo molto. 
 Harpreet Sahota: Big Data, machine learning e AI stanno diventando sempre più potenti come in quasi tutti 
 aspetto del commercio. 
 Qual è l'implicazione di questo, sai, sulla mano invisibile di Adam Smith? 
 Charles Wheelan: Non credo che cambi molto la mano invisibile di Adam Smith, nel senso che il file 
 l'incentivo fondamentale non è cambiato per niente sai, ha detto che non era il macellaio, il 
 fornaio fuori dalle loro buone intenzioni che ci hanno nutrito. 
 Non cambierà di nuovo. Sai, chiunque stia facendo il vaccino potrebbe essere molto 
 persona generosa che ha molto a cuore l'umanità o potrebbe essere il più avaro, 
 persona egoista che tu abbia mai incontrato. 
 Lavoreranno entrambi molto duramente per un vaccino. 
 Non credo che questo cambi molto. 

English: 
I think what changes with Big Data is
that, like all statistics, it's a powerful weapon.
And I use the word weapon quite deliberately.
It is like fire or a sharp
knife or dynamite, which is used properly.
It really can be put to great effect.
Use improperly. You can
do some enormous damage.
I think it's probably more important than ever
that people appreciate the use and misuse
of big data because anybody
can do the analysis.
You know, something that used to be the
province of somebody who had access to a
mainframe computer.
You can now probably run on your phone.
The question is, do you have the understanding
of what those patterns are and what the
erroneous conclusions might be?
And if not, they you come
up with some very dangerous conclusions.
Harpreet Sahota:
Tongue in cheek question here, based on the title
of one of your other books, Naked Money.
What is money and why does it matter?
Charles Wheelan:
Money is one of the strangest things
you are ever going to encounter.
If we were doing video rather than a podcast,
I would show you the hundred trillion dollar
bill that I have on my desk from Zimbabwe.
I bought on eBay for about 20 bucks.
Most of that, I think,
was shipping and novelty value.

Italian: 
 Penso che ciò che cambia con i Big Data sia che, come tutte le statistiche, è un'arma potente. 
 E uso la parola arma abbastanza deliberatamente. 
 È come il fuoco, un coltello affilato o la dinamite, che viene usata correttamente. 
 Può davvero avere un grande effetto. 
 Utilizzare impropriamente. Puoi fare dei danni enormi. 
 Penso che probabilmente sia più importante che mai che le persone apprezzino l'uso e l'abuso 
 di big data perché chiunque può fare l'analisi. 
 Sai, qualcosa che era di provincia di qualcuno che aveva accesso a un file 
 computer mainframe. 
 Ora probabilmente puoi correre sul tuo telefono. 
 La domanda è: hai la comprensione di cosa sono questi modelli e cosa sono 
 potrebbero essere conclusioni errate? 
 E se no, ti vengono in mente alcune conclusioni molto pericolose. 
 Harpreet Sahota: Tongue in cheek question qui, basata sul titolo di uno dei tuoi altri libri, Naked Money. 
 Cos'è il denaro e perché è importante? 
 Charles Wheelan: Il denaro è una delle cose più strane che tu possa mai incontrare. 
 Se stessimo facendo un video piuttosto che un podcast, ti mostrerei i cento trilioni di dollari 
 fattura che ho sulla mia scrivania dallo Zimbabwe. 
 Ho comprato su eBay per circa 20 dollari. 
 La maggior parte di ciò, penso, riguardava la spedizione e il valore della novità. 

Italian: 
 Il denaro non è la bolletta cartacea che hai in tasca. 
 Si scopre che la banconota cartacea può essere usata come denaro. 
 Ma il denaro è davvero un accordo tra le persone che qualcosa ha valore. 
 Se mi presento e rastrello il tuo prato, non le persone rastrellano i prati e i candidati che loro 
 non vengono fuori a rastrellare le foglie? 
 E io dico, sai cosa? Mi ci sono volute due ore. 
 Mi devi due ore di lavoro. 
 E dici felice, naturalmente, e scrivi qualcosa. 
 Sai, questo vale due ore di lavoro. 
 Tutto ok. Beh, potrebbero essere soldi se allora, sai, nevica molto qui a New 
 Hampshire, proprio come in Canada. 
 E io dico, ragazzo, non voglio davvero spalare il mio vialetto, ma ho questo certificato 
 dove due ore di lavoro e le do a un vicino, non a te, le do a un vicino 
 e io dico, sai una cosa, rastrello il prato. 
 E questo è che sai, se lo riporti al tizio di cui ho rastrellato il prato, ne farà due 
 ore per te. Abbiamo creato soldi, giusto? 
 Quindi tende a servire a tre scopi diversi. 
 È una riserva di valore. 
 Quindi, in questo caso, sono due ore di lavoro. 
 È un mezzo di scambio. 
 Ad esempio, se volessi comprare costolette di maiale, diventa un po 'più complicato da me 

English: 
Money is not the paper bill in your pocket.
Turns out that paper bill
can be used as money.
But money is really an agreement
between people that something has value.
If I show up and I rake your lawn,
don't the people rake lawns and candidates whom they
do not come out rake the leaves?
And I say, you know what?
It took me two hours.
You owe me two hours worth of labor.
And you say happily, of course, you
know, and you write something down.
You know, this is worth two hours of labor.
All right. Well, that could be money if I
then, you know, it snows heavily here in New
Hampshire, just like in Canada.
And I say, boy, I don't really want to
shovel my driveway, but I've got this certificate
where two hours of labor and I give it to a
neighbor, not to you, I give it to a neighbor
and I say, you know what, I rake the lawn.
And this is you know, if you take this back
to the guy whose lawn I raked, he'll do two
hours for you. We've created money right?
So it tends to
serve three different purposes.
It's a store of value.
So in this case, it's
that two hours of labor.
It's a medium of exchange.
For example, if I wanted to buy pork chops,
it gets a little more complicated by am I

Italian: 
 stai per dire, ehi, vuoi il tuo tasso di cantiere? 
 Ecco due ore di pausa, dammi le costolette di maiale. 
 Destra. E quindi, che si tratti di oro o diamanti o valuta o denaro o bitcoin, puoi farlo 
 fare acquisti e fare cose del genere. 
 E poi l'ultima è che tende ad essere un'unità di conto. 
 Questo è un momento in cui le nostre due ore di rastrellamento cadono. 
 Tende ad essere il modo in cui le persone pensano al mondo. 
 Quindi se dico, ragazzo, ti do una Camary usata, 11 ore di rastrellatura e tre sacchi di 
 cibo per cani per qualcuno, sarai tipo, beh, quanto vale? 
 Farai tutti questi calcoli. 
 Mentre se lo dico, saranno centotredici dollari canadesi, devi 
 sapere esattamente quanto vale. 
 E quindi usi molte cose diverse per servire questi tre scopi. 
 Ma tutto ciò che non fa queste tre cose abbastanza bene, probabilmente decadrà come file 
 fonte di denaro. 
 Harpreet Sahota: Sei un aspirante scienziato dei dati che sta lottando per entrare nel campo, quindi controlla 

English: 
going to say, hey, you
want your your yard rate?
Here's two hours worth of
breaking give me the porkchops.
Right. And so whether it's gold or diamonds
or currency or though or bitcoin, you can
shop and do things like that.
And then the last is it tends
to be a unit of account.
This is one where our two hours
of raking kind of falls down.
It tends to be the way
that people think about the world.
So if I say, boy, I'll give you one used
Camary, 11 hours of raking, and three bags of
dog food for someone, you're gonna be
like, well, how much is that worth?
You're going to do all these calculations.
Whereas if I say, it's going to be one
hundred and thirteen Canadian dollars, you have to
know exactly how much that is worth.
And so you use a lots of
different things to serve those three purposes.
But anything that doesn't do those three things
fairly well, will probably lapse as a
source of money.
Harpreet Sahota:
Are you an aspiring Data scientist struggling to
break into the field, then check out

English: 
dstjJay.co?/Artist to reserve your spot for a
free informational webinar on how you can
break into the field? That's going to be
filled with amazing tips that are specifically
designed to help you land your first job.
Check it out dstjJay.co?/Artist
Somebody I'm a big fan of Naval Ravikant
I'm not sure if you're familiar with him.
Pretty much all he says is
that money is essentially an IOU.
OK, thank you. We owe you something in the future
for the work that you did in the past,
here's a little IOU. Let's
let's call that money.
Charles Wheelan:
It's exactly what it is.
And you can see why it
collapses if people lose faith.
Right. You move out of a neighborhood.
Nobody really wants something saying that you're going
to rake my lawn for two hours or
if I moved into a different town, this guy Canada
come rake your - you're like who is he?
So a lot of money
does come down to credibility.
We can talk about Bitcoin and those kinds
of things, but most current modern currencies,

Italian: 
 dstjJay.co?/Artist per prenotare il tuo posto per un webinar informativo gratuito su come puoi 
 irrompere in campo? Questo sarà pieno di suggerimenti incredibili che sono specifici 
 progettato per aiutarti a ottenere il tuo primo lavoro. 
 Dai un'occhiata a dstjJay.co?/Artist 
 Qualcuno sono un grande fan di Naval Ravikant, non sono sicuro che tu abbia familiarità con lui. 
 Praticamente tutto ciò che dice è che il denaro è essenzialmente un pagherò. 
 Ok grazie. Ti dobbiamo qualcosa in futuro per il lavoro che hai fatto in passato, 
 ecco un piccolo pagherò. Chiamiamoli quei soldi. 
 Charles Wheelan: È esattamente quello che è. 
 E puoi capire perché crolla se le persone perdono la fede. 
 Destra. Ti trasferisci da un quartiere. 
 Nessuno vuole davvero qualcosa che dica che rastrellerai il mio prato per due ore o 
 se mi trasferissi in una città diversa, questo tizio in Canada verrebbe a prenderti - tu chi è? 
 Quindi molti soldi si riducono alla credibilità. 
 Possiamo parlare di Bitcoin e di questo genere di cose, ma la maggior parte delle attuali valute moderne, 

English: 
though historically, they derived their value from
the fact that they could be redeemed
for something that didn't have intrinsic
worth that could show up.
People give you gold.
And therefore, that was why I didn't have to
trust [inaudible] I thought I could get my
gold. That turns out if the bank is
fraudulent or isn't keeping its accounts on the
level, then you might not be
able to get your your gold.
So even under that
standard, trust was involved.
Nowadays, you take your dollars to the Bank
of Canada or to the Federal Reserve, you'll
get a whole lot of nothing.
You can bang on the door.
I'm not even sure they're gonna let you
in and they're not redeemable for anything.
But why do they have value?
Well, because they're years and years in which
those central banks and others around the
world have worked very, very hard to maintain
the purchasing power of those pieces of
paper. That is not
a negligible accomplishment.
Harpreet Sahota:
Due to our current global situation every place
I go to now really, only the grocery
store, no longer accepts
paper physical currency.
They're instead shifting to like
contactless forms of payment.
What, if any, implication does this
have for the future of money?

Italian: 
 sebbene storicamente, derivassero il loro valore dal fatto che potevano essere riscattati 
 per qualcosa che non aveva un valore intrinseco che potrebbe rivelarsi. 
 Le persone ti danno l'oro. 
 E quindi, questo era il motivo per cui non dovevo fidarmi [inudibile], pensavo di poter ottenere il mio 
 oro. Ciò si scopre se la banca è fraudolenta o non tiene i suoi conti su 
 livello, quindi potresti non essere in grado di ottenere il tuo oro. 
 Quindi, anche sotto quello standard, la fiducia era coinvolta. 
 Al giorno d'oggi, porti i tuoi dollari alla Bank of Canada o alla Federal Reserve, lo farai 
 ottenere un bel po 'di niente. Puoi bussare alla porta. 
 Non sono nemmeno sicuro che ti lasceranno entrare e non sono rimborsabili per niente. 
 Ma perché hanno valore? 
 Bene, perché sono anni e anni in cui quelle banche centrali e altre in tutto il 
 il mondo ha lavorato molto, molto duramente per mantenere il potere d'acquisto di quei pezzi di 
 carta. Questo non è un risultato trascurabile. 
 Harpreet Sahota: A causa della nostra attuale situazione globale in ogni posto in cui vado adesso, solo la drogheria 
 store, non accetta più valuta fisica cartacea. 
 Stanno invece passando a forme di pagamento senza contatto. 
 Quali sono le eventuali implicazioni per il futuro del denaro? 

Italian: 
 Charles Wheelan: relativamente poco, se ci pensi. 
 In un certo senso, non è diverso dal passare da dollari e centesimi alla scrittura 
 controlli. Scrivere assegni è solo una versione cartacea del trasferimento digitale che sei 
 facendo ora. Entrambi dicono, ehi, trasferisci denaro dal mio conto al suo conto. 
 L'unità di conto non è cambiata affatto. 
 Le banche centrali stanno ancora definendo il dollaro, sia che stia attraversando l'etere o 
 sia che stia uscendo dalla mia tasca, sia che ne scriva uno, sono ancora 
 mantenere l'unità di conto. 
 Sempre cambiato è una specie di mezzo con cui teniamo traccia di tali account. 
 Possiamo farlo fisicamente con pile di dollari nel mio seminterrato. 
 Possiamo farlo su carta con assegni in cui la banca tira fuori un libro mastro e 
 trasferisce i soldi dal mio al tuo conto quando ricevono l'assegno Oppure possiamo farlo 
 digitalmente, che è solo una versione stravagante dell'assegno. 
 Questo non cambia affatto E dovremmo sottolineare che questo tipo di digitale 
 le transazioni sono molto diverse dalle valute digitali come Bitcoin, perché quando tu 
 porta la tua carta di debito al supermercato e loro la fanno scorrere, è ancora in dollari e 

English: 
Charles Wheelan:
Relatively little, if you think about it.
In some ways, it's not any different than
switching from dollars and cents to writing
cheques. Writing cheques is just a paper
version of the digital transfer that you're
doing now. They both say, hey, transfer
money from my account to his account.
Unit of account hasn't changed at all.
Central banks are still defining the dollar,
whether it's going through the ether or
whether it's coming out of my pocket,
whether I'm writing one cheques, they're still
maintaining the unit of account.
Always changed is kind of the means by
which we keep track of those accounts.
We can either do it physically by
stacks of dollars in my basement.
We can do it on paper with cheques where the
bank just kind of takes out a ledger and
moves money from my out to your account when
they get the check Or we can do it
digitally, which is just really a
fancy version of the cheque.
That doesn't change at all And we should
point out that those kinds of digital
transactions are very different than digital
currencies like Bitcoin, because when you
take your debit card to the grocery store and
they swipe it, it's still in dollars and

Italian: 
 il governo federale sta ancora controllando quella valuta e quelle transazioni e il 
 sicurezza e tutto il resto. Bitcoin è un'unità di conto completamente diversa, che 
 rimbalza intorno a un valore tutto il tempo, lo rende relativamente scarso da fare 
 commercio. Questa è una valuta completamente diversa, non solo un modo diverso di effettuare transazioni 
 con la valuta che abbiamo già avuto. 
 Harpreet Sahota: Come pensi che il futuro sarà influenzato da queste valute digitali come te 
 menzionando? Quali implicazioni avrà questo per la società? 
 Charles Wheelan: Mi è stato detto da persone che ne sanno più di me che la tecnologia sottostante, il 
 La tecnologia blockchain è molto preziosa perché consente la condivisione delle informazioni 
 senza un mediatore centrale. 
 Quindi puoi bypassare, ad esempio, la banca o l'entità se stai cercando di trasferire denaro 
 alla tua famiglia in El Salvador o dovevi andare da qualcuno, ne prenderebbero due 
 per cento, poi avrebbero telegrafato qualcosa alla banca in El Salvador o potrebbero prendere 
 un'altra commissione, la loro carta di credito, è solo una forma diversa di prestito a breve termine. 

English: 
the federal government is still overseeing that
currency and those transactions and the
security and everything else. Bitcoin is an
entirely different unit of account, which
bounces around a value all the time by the
way, it makes it relatively poor for doing
commerce. That is an entirely different currency,
not just a different way of transacting
with the currency that we've already had.
Harpreet Sahota:
How do you think the future will be
impacted by like these digital currencies like you're
mentioning? What implications will
this have for society?
Charles Wheelan:
I'm told by people who know more than I
do about this that the underlying technology, the
blockchain technology is very valuable because it
allows for the sharing of information
without a central mediator.
So you can bypass, for example, the bank or
the entity if you're trying to transfer money
to your family in El Salvador or you used
to have to go to somebody would take two
percent, then they would wire something to the
bank in El Salvador or they might take
another commission, their credit card, it's just a
different form of a short term loan.

English: 
You go pay by credit card, do the
store then reach out to Visa or MasterCard.
They mediate the transaction.
My understanding is BlockChain gets rid of
that mediator, which has all kinds of
potential implications, not least that you don't have
to pay a fee to somebody to deal
with it. It can be distributed in ways that
are lower cost, higher trust and so on.
In terms of the future of
currencies based on block chain.
I've yet to see a profound need for it
other than in places like Venezuela, where your
currency may be collapsing and you
have no faith in the government.
There are extreme cases where just like transferring
your assets into gold, it might make
sense to transfer them into
some electronic digital currency.
But for the rest of us, what Bitcoin and
others offer is the ability to make large
transfers undetected with no
record across international boundaries.
Well, who likes to do that?

Italian: 
 Vai a pagare con carta di credito, fai il negozio e poi contatta Visa o MasterCard. 
 Mediano la transazione. 
 La mia comprensione è che BlockChain si sbarazza di quel mediatore, che ha tutti i tipi di file 
 potenziali implicazioni, non ultimo il fatto che non devi pagare una commissione a qualcuno per trattare 
 con esso. Può essere distribuito in modi a basso costo, maggiore fiducia e così via. 
 In termini di futuro delle valute basate sulla blockchain. 
 Devo ancora vedere un profondo bisogno di questo altro che in posti come il Venezuela, dove il tuo 
 la valuta potrebbe crollare e tu non hai fiducia nel governo. 
 Ci sono casi estremi in cui, proprio come trasferire i tuoi beni in oro, potrebbe fare 
 ha senso trasferirli in una valuta digitale elettronica. 
 Ma per il resto di noi, ciò che Bitcoin e altri offrono è la capacità di fare grandi dimensioni 
 trasferimenti non rilevati senza record oltre i confini internazionali. 
 Bene, a chi piace farlo? 

Italian: 
 Per lo più boss della droga e mercanti di armi, terroristi e rapitori e per il resto 
 noi. Non mi interessa davvero se compro qualcosa all'estero. 
 Se c'è un record, mi piacerebbe pagare una tariffa più bassa ma a parte questo, penso che digitale 
 le valute, diverse da quelle per alcuni personaggi malvagi, sono una soluzione alla ricerca di un 
 problema. 
 Harpreet Sahota: La cosa piuttosto interessante che questi soldi siano, penso, probabilmente i più grandi 
 tecnologia inventata. 
 Yuval Noah Harrari, credo, nel suo libro Sapience ha menzionato qualcosa come l'inter 
 realtà soggettiva o qualcosa del genere. 
 Siamo tutti d'accordo sul fatto che questa cosa sia preziosa ma del tutto tra le nostre immaginazioni, giusto? 
 Sì, è interessante. 
 Charles Wheelan: Se pensi al motivo per cui è prezioso, non è perché il denaro stesso ha un grande valore 
 e per la maggior parte non puoi mangiarlo. 
 Non puoi tenerti al caldo - se lo stai bruciando è davvero un brutto segno. 
 Ciò che è prezioso è il commercio umano, la capacità di specializzarsi in qualcosa. 
 Possiamo diventare davvero bravi e poi fare affari con altre persone che lo sono diventate davvero 
 bravo in qualcos'altro. 

English: 
Mostly drug kingpins and arms merchants and terrorists
and kidnappers and for the rest of
us. I don't really care
if I buy something abroad.
If there's a record, I'd like to pay a
lower fee but other than that, I think digital
currencies, other than for some nefarious characters,
are a solution in search of a
problem.
Harpreet Sahota:
Quite interesting thing this money is, I
think, hands down probably the greatest
technology invented.
Yuval Noah Harrari, I think, in his
book Sapience mentioned something like inter
subjective reality or something like that.
We all agree that this thing is a
valuable but entirely between our imaginations, right?
Yeah, it's interesting.
Charles Wheelan:
If you think about why it's valuable, it's
not because the money itself has great value
and for the most part, you can't eat it.
You can't keep you warm - if you're
burning it that's a really bad sign.
What's valuable is human commerce, the
ability to specialize in something.
We can become really good at it and
then trade with other people who've become really
good at something else.

Italian: 
 E ora stai molto meglio perché ho più carne, hai più libri di testo di economia, 
 e così via. Il denaro è ciò che facilita quella specializzazione. 
 E poi la fiducia nel denaro è ciò che consente la specializzazione tra gli estranei, il che forse è 
 la più grande innovazione di tutte quelle decine di migliaia di persone che non si conoscono 
 può in qualche modo impegnarsi in qualcosa di così complicato e, francamente, sorprendente come un'economia moderna. 
 Harpreet Sahota: Quindi voglio passare ad alcuni argomenti che hai trattato nel tuo libro, Naked Statistics. 
 Inizia con una domanda su come possiamo utilizzare le statistiche per far funzionare meglio il business, 
 rendere le nostre vite più confortevoli, più produttive e migliorare ciò che fa il governo e 
 non funziona, soprattutto ora in questo mondo post-COVID? 
 Charles Wheelan: Cosa hai appena pensato di alcune delle domande più importanti che stiamo ponendo bene? 
 adesso? Allora qual è il tasso di mortalità da COVID? 
 Questa è una domanda fondamentale. 
 Se è una malattia benigna, forse stiamo reagendo in modo eccessivo. 
 Se è fatale come l'influenza spagnola, non stiamo reagendo abbastanza. 

English: 
And you're now much better off because I
have more meat, you have more econ textbooks,
and so on. Money is
what facilitates that specialization.
And then trust in money is what
allows specialization amongst strangers, which is perhaps
the greatest innovation of all that tens of
thousands of people who don't know each other
can somehow engage in something as complicated
and, frankly, amazing as a modern economy.
Harpreet Sahota:
So I want to jump into some topics
that you covered in your book, Naked Statistics.
Start off with a question about how we
can use statistics to make business work better,
make our lives more comfortable, more productive
and improve what the government does and
doesn't do, especially now
in this post-COVID world?
Charles Wheelan:
What did you just think about some of
the most important questions that we're asking right
now? So what is the fatality rate from COVID?
This is a fundamental question.
If it's a benign disease,
then maybe we're overreacting.
If it's as fatal as the
Spanish flu, we're not reacting enough.

English: 
We can't know how fatal it is until we
can figure out how many people have gotten it
without knowing it and have recovered because
you can't know the fatality rate without,
my colleagues we say, what's the denominator?
What's the denominator?
So if we're looking at how many people
die of the disease, who presented hospital?
Well, you're totally missing it.
Those are the people who are the sickest.
If we say, we taking a bath is really
dangerous because everybody who showed up in the
emergency room and taken a bath had a broken
lip like, well, OK but remember that a lot
of people took baths who didn't show up here.
So if we're going to try and figure out how
to take it, how dangerous take a bath is, we
need to know the denominator.
So, I mean, that's a simple but
powerful, powerful example of how data collection.
that's not a very complicated thing by the
way, how many people or probably have it?
But it is a crucial piece of
data to understanding what's going on.
And then, of course, you can just go
deeper in terms of rates of transmission and
breaking out the rates of transmission by age
and geography and indoors and outdoors so I

Italian: 
 Non possiamo sapere quanto sia fatale finché non possiamo capire quante persone l'hanno ottenuto 
 senza saperlo e ti sei ripreso perché non puoi conoscere il tasso di mortalità senza, 
 i miei colleghi diciamo, qual è il denominatore? 
 Qual è il denominatore? 
 Quindi, se stiamo guardando quante persone muoiono a causa della malattia, chi si è presentato in ospedale? 
 Beh, ti manca totalmente. 
 Quelle sono le persone più malate. 
 Se diciamo, fare il bagno è davvero pericoloso perché tutti quelli che si sono presentati nel 
 pronto soccorso e fatto il bagno aveva un labbro rotto come, beh, ok ma ricordalo molto 
 delle persone che hanno fatto il bagno che non si sono presentate qui. 
 Quindi, se proviamo a capire come prenderlo, quanto è pericoloso fare il bagno, noi 
 bisogno di conoscere il denominatore. 
 Quindi, voglio dire, questo è un semplice ma potente, potente esempio di come la raccolta dei dati. 
 non è una cosa molto complicata, quante persone o probabilmente ce l'hanno? 
 Ma è un dato cruciale per capire cosa sta succedendo. 
 E poi, ovviamente, puoi andare più a fondo in termini di velocità di trasmissione e 
 rompendo i tassi di trasmissione per età e geografia e all'interno e all'esterno, quindi io 

Italian: 
 direi che le statistiche sono al centro della comprensione di tutto ciò che riguarda COVID. 
 C'è la scienza della malattia che è importante, ma poi l'epidemiologia, che è 
 portare le statistiche alla malattia è altrettanto importante. 
 Harpreet Sahota: Quindi parli del tuo sguardo ai diversi tipi di pregiudizi che possiamo commettere quando lo siamo 
 eseguire qualsiasi tipo di analisi statistica. 
 Nello scenario che hai appena descritto, quale forma di pregiudizio pensi che sarebbe più, il 
 uno di cui dovremmo essere più diffidenti? 
 Charles Wheelan: Penso che dovremmo sempre stare attenti al bias di selezione, che è quando il campione che sei 
 vedere non è rappresentativo della vera popolazione. 
 In questo caso, l'esempio estremo sono le persone che si presentano negli ospedali. 
 Sono i più malati. 
 Potremmo, ad esempio, scoprire che la malattia. 
 Penso che stiamo scoprendo che è più pericoloso per gli uomini che per le donne, ma forse c'è 
 c'è una differenza di fondo ma biologica lì, o potrebbe essere che gli uomini sono solo di più 

English: 
would say that statistics are at the
core of understanding everything related to COVID.
There's the science of the disease which
is important, but then epidemiology, which is
bringing statistics to disease, is
every bit as important.
Harpreet Sahota:
So you talk about you look to the different
types of biases that we can commit when we're
performing any type of statistical analysis.
In the scenario you just described, which form of
bias do you think would be most, the
one that we should be most wary of?
Charles Wheelan:
I think we should always be wary of selection
bias, which is when the sample that you're
seeing is not representative
of the true population.
In this case, the extreme example is
the people show up at hospitals.
They are the sickest.
We may, for example, find that the disease.
I think we are finding that it is more
dangerous for men than for women but Maybe there
is an underlying but biological difference there, or
it could be that men are just more

Italian: 
 testardo nel cercare aiuto medico e il virus in realtà è invariante tra i due. 
 In tal caso, potremmo scoprire la differenza nel modo in cui rispondono. 
 Direi, sai, mi sono diretto in Canada, ma qui negli Stati Uniti, ci siamo 
 ovviamente è in corso un robusto dibattito politico. 
 Ci sono le elezioni presidenziali in arrivo a novembre. 
 Penso che una delle cose che distorce davvero la nostra politica sia perché ci siamo messi a posto 
 come americani intorno ad altre persone che tendono a condividere opinioni politiche. 
 Siamo tutti pregiudizi di selezione vivente. 
 Abbiamo selezionato notizie che rafforzano le nostre opinioni. 
 Vicini di casa che ci dicono cosa vogliamo pensare. 
 I social media ripeteranno i nostri pensieri brillanti in pregiudizi di selezione. 
 E la politica è piuttosto pericolosa perché siamo davvero ignari di come sia l'intero Paese 
 interpretare diversi eventi. 
 Harpreet Sahota: curioso dei tuoi pensieri sulle elezioni e su come sta andando l'allontanamento sociale 
 impatto sulle nostre elezioni? 
 Passeranno del tutto al digitale in futuro. 
 Siamo in questo mondo coperto o si gioca? 

English: 
stubborn about seeking medical help and the
virus actually is invariant between the two.
In that case, we might tease out
the difference in how they respond.
I would say, you know, I headed about
Canada, but here in the United States, we've
obviously got a robust
political debate going on.
Got a presidential election
coming up in November.
I think one of things that really skews
our politics is because we have sorted ourselves
as Americans around other people who
tend to share political views.
We are all living selection bias.
We've kind of selected news
that reinforces our views.
Neighbors who tell us what we want to think.
Social media is going to repeat
our brilliant thoughts into selection bias.
And politics is quite dangerous because we are
really unaware of how the whole country is
interpreting different events.
Harpreet Sahota:
Curious as to your thoughts as to the
election and how social distancing is going to
impact our elections?
Are going to go digital at all in the future.
We're in this covered world
or does that play out?

Italian: 
 Charles Wheelan: Sì. Ho un interesse professionale in questo in quanto ho letto il Manifesto Centerist ma 
 ciò che ne è derivato è questo più ampio sforzo per conferire potere, al centro politico americano, 
 che è noto alla maggior parte degli osservatori è come essere abbattuti dagli estremi come parte di 
 quello. Sono stato il fondatore di un gruppo chiamato Unite America e siamo fautori di a 
 numero di riforme di processo per aiutare il sistema a funzionare meglio. 
 Quindi, ad esempio, potrebbe o meno avere familiarità con il termine gerrymandering, che è il 
 meccanismo attraverso il quale le legislature statali tracciano i confini congressuali. 
 E, naturalmente, possono attirarli in modi che sono elettoralmente favorevoli a qualsiasi cosa 
 il partito controlla il potere. 
 Quindi ottieni questi pazzi confini congressuali negli Stati Uniti. 
 Quindi stiamo lavorando su processi per porre fine a quelle commissioni di riorganizzazione distrettuale indipendenti 
 e così via. Bene, una delle nostre riforme che stavamo proponendo prima, COVID-19 è a partire dal voto 
 casa. Non è necessario votare per posta. 
 Probabilmente potresti anche trovare un modo elettronico sicuro, ma l'intuizione chiave è quella 

English: 
Charles Wheelan:
Yeah. I do have a professional interest in this
in that I read the Centerist Manifesto but
what grew out of that is this larger
effort to re-empower, the American political middle,
which is most observers know is kind of being
beaten down by the extremes as part of
that. I was the founder of a group called
Unite America, and we are proponents of a
number of process reforms to
help the system work better.
So, for example, he may or may not be
familiar with the term gerrymandering, which is the
mechanism by which state legislatures
draw the congressional boundaries.
And of course, they can draw them in
ways that are electorally favorable to whichever
party controls power.
So you get these crazy looking
congressional boundaries in United States.
So we're working on processes to put
an end to that independent redistricting commissions
and so on. Well, one of our reforms that
we were proposing before, COVID-19 is vote from
home. It doesn't have to be vote by mail.
You could probably also come up with a secure
electronic way but the key insight is that

Italian: 
 anche prima che ciò accadesse, è davvero importante rendere più facile il voto delle persone. 
 Il Colorado lo ha già fatto molto prima che COVID-19 stabilisse un sistema 
 per cui le persone venivano registrate automaticamente quando ottenevano la patente di guida a meno che non fossero loro 
 non voleva esserlo, e quindi potevano rinunciare. 
 Ad ogni elezione veniva inviata automaticamente una scheda elettorale, che potevano restituire per posta 
 se lo volessero, o potrebbero portare quella scheda a un seggio elettorale dove accettano 
 qualsiasi altro seggio elettorale. 
 Si scopre che solo favorisce repubblicani o democratici. 
 Poi, ovviamente, è stato il dibattito qui, ma favorisce i giovani 
 perché è più probabile che votino. 
 Favorisce gli indipendenti e questo genere di cose. 
 Sai, la mia opinione è che allargare l'elettorato sia una buona cosa. 
 E quel voto per posta, che si è dimostrato sicuro, è un modo efficace per farlo. 
 Harpreet Sahota: Poche altre domande basate su statistiche nude. 
 Voglio iniziare, perché gli esseri umani sono così cattivi nell'apprezzare le probabilità concettualizzanti? 

English: 
even before this came along, it is really important
to make it easier for people to vote.
Colorado has already done that again long
before COVID-19, they established a system
whereby people were automatically registered when they
got a driver's license unless they
didn't want to be, and
then they could opt out.
They automatically were sent a ballot for every
election, which they could return by mail
if they wanted, or they could bring that ballot
to a polling station where they agree to
any other polling station.
That turns out that only
it favors Republicans or Democrats.
Then, of course, it has been has been the
debate here but it does favor young people
because they're more likely to vote.
It favors independents and
those kinds of things.
You know, my view is that broadening
the electorate is a good thing.
And that vote by mail, which is proven
secure, is an effective way of doing that.
Harpreet Sahota:
Few more questions based on naked statistics.
I wantto start with, why are humans
so bad at appreciating conceptualizing probabilities?

Italian: 
 Charles Wheelan: Gli esseri umani sono programmati per vivere nelle caverne e scappare dal fuoco [impercettibile] dei serpenti. 
 In altre parole, sai, il nostro cervello si è evoluto con successo, il motivo per cui io e te 
 sono vivi è perché i nostri parenti sanno quando serpeggia nell'erba. 
 Non ho detto, ehi, chiniamoci e portiamo questo a casa e vediamo se è velenoso o 
 non. Le persone che lo hanno fatto sono più con noi. 
 I loro geni sono stati eliminati. 
 Sai, ehi, questo è fuoco. 
 Cosa succede se l'ho fatto. No, non farlo. 
 Queste sono minacce immediate e palpabili. 
 Di conseguenza, siamo meno bravi con minacce più astratte a lungo termine. 
 Il cambiamento climatico, ad esempio, è l'opposto del fuoco. 
 Il tuo garage è in fiamme. 
 Stai per correre immediatamente. 
 Il cambiamento climatico come se non sembra molto diverso da ieri e solo come a 
 risorsa. Quindi il cervello ha sviluppato punti deboli oltre che punti di forza. 
 Si scopre che anche concetti astratti come il rischio sono inclini a questo tipo di errori 
 per vari motivi. 

English: 
Charles Wheelan:
Humans are hard wired to live in
caves and run from snakes [inaudible] fire.
In other words, you know, our brains have
very successfully evolved, the reason you and I
are alive is because our relatives know
when it snakes through the grass.
Didn't say, hey, let's lean over and take
this home and see whether it's poisonous or
not. People who did that are with us anymore.
Their genes were eliminated.
You know, hey, this is fire.
What happens if I had. No, don't do that.
Those are immediate, palpable threats.
As a result, we're less good
at more abstract long term threats.
Climate change, for example, is
the opposite of fire.
Your garage is on fire.
You're going to run immediately.
Climate change like it doesn't seem that much
different than yesterday and only as a
resource. So the brain has developed
weaknesses as well as strengths.
It turns out that abstract concepts like risk
are also prone to those kinds of mistakes
for assorted reasons.

Italian: 
 Penso che l'economia comportamentale sia una parola importante e le persone interessate possono leggere di più 
 profondamente sul motivo per cui commettiamo questi errori, ma ad esempio, molte persone hanno paura di volare. 
 Quasi nessuno ha paura di guidare. 
 Gli Stati Uniti guidano solo qualcosa come, a seconda di come lo misuri, mille 
 volte più pericoloso che volare. 
 La mia comprensione è che ci sono un paio di ragioni per cui le persone hanno paura di volare. 
 Uno è che leggono sui giornali di incidenti aerei. 
 Non leggono quasi mai di incidenti automobilistici, anche se negli Stati Uniti, 40 o 50 
 Mille persone all'anno muoiono in auto e probabilmente da qualche anno nessun incidente aereo. 
 In alcuni anni muoiono diverse centinaia di persone, ma di questo hai letto. 
 Quindi vengono tankati. L'altro è che penso ci sia un senso di controllo. 
 Abbiamo la sensazione che quando guidiamo, abbiamo il controllo, anche se da una statistica 
 punto di vista, hai davvero il pilota che pilota un aereo che è regolamentato pesantemente da molti 
 governi. Ma quella combinazione di controllo, ciò a cui siamo esposti e altre cose 
 spiega che non siamo davvero bravi ad apprezzare i rischi. 
 E poi ci sono alcune cose che combinano due di loro. 

English: 
I think behavioral economics is a major step
word and people are interested can read more
deeply about why we make these mistakes but
for example, many people are afraid to fly.
Almost nobody is afraid to drive.
The United States only driving something like, depending
on how you measure it, a thousand
times more dangerous than flying.
My understanding is there a couple reasons
if people are afraid to fly.
One is they read in
the newspaper about plane crashes.
They almost never read about car crashes, even
though in the United States, 40 or 50
thousand people a year are dying in cars
and probably since some years, no plane crashes.
In some years, several hundred people die
but those are what you read about.
So they get tankered. The other is
I think there's some sense of control.
We have a sense that when we're driving,
we're in control, even though from a statistical
standpoint, you really have the pilot flying a
plane that's regulated heavily by lots of
governments. But that combination of control, what
we're exposed to and other things
explains we're just not really
good at appreciating risks.
And then there's some things
that combine two of them.

English: 
So, for example, things like smoking and
sun exposure, which are quite devastatingly
dangerous, are long term harms that
you don't read about very often.
And therefore, you're more likely to be worried
about Harp being abducted by ISIS or
something like that, where there's almost no
chance that that's actually going to happen.
So there's a lot of reason for it but the
short one is that our brains just aren't as
good as they should be at dealing with modern
risks and the tools by which we use to
evaluate.
Harpreet Sahota:
So for Data scientists who are working with
vast quantities of data, why is it important
that we cultivate an intuition
for what probabilities represent?
Charles Wheelan:
I think it's essential to making better
decision makers out of our electorate.
So just today, for example, I read about
somebody was trying to quantify the harm being
done COVID-19 in terms of plane crashes.
I can't remember the exact
number, but it was.
Nine or twelve or thirteen
plane crashes a day.
And again, if you're in a place that's
not directly affected or you don't know somebody

Italian: 
 Quindi, ad esempio, cose come il fumo e l'esposizione al sole, che sono piuttosto devastanti 
 pericolosi, sono danni a lungo termine di cui non leggi molto spesso. 
 E quindi, è più probabile che tu sia preoccupato per il rapimento di Harp da parte dell'ISIS o 
 qualcosa del genere, dove non c'è quasi nessuna possibilità che accada davvero. 
 Quindi ci sono molte ragioni per questo, ma quella breve è che il nostro cervello non è così 
 bravi come dovrebbero essere nell'affrontare i rischi moderni e gli strumenti con cui li utilizziamo 
 valutare. 
 Harpreet Sahota: Quindi, per i data scientist che lavorano con grandi quantità di dati, perché è importante 
 che coltiviamo un'intuizione per ciò che rappresentano le probabilità? 
 Charles Wheelan: Penso che sia essenziale per prendere decisioni migliori dal nostro elettorato. 
 Quindi proprio oggi, ad esempio, ho letto di qualcuno che stava cercando di quantificare il danno che stava subendo 
 fatto COVID-19 in termini di incidenti aerei. 
 Non ricordo il numero esatto, ma lo era. 
 Nove o dodici o tredici incidenti aerei al giorno. 
 E ancora, se ti trovi in ​​un luogo che non è direttamente influenzato o non conosci qualcuno 

English: 
who's died, when someone says one hundred thousand
people died, I'd say that is just so
abstract that it doesn't directly affect you.
So by putting it in terms of people do
understand the tragedy of a plane crash, maybe you
can motivate action.
The same is true with something like malaria,
which kills hundreds of thousands of people
every year around the globe but it's
not really a first world problem.
And again others have tried to emphasize in
ways that are understandable to our reptilian
brain. Why do we care about this?
If we don't do it, then we can't expect
the electorate to support things such as efforts
to ameliorate climate change if they don't appreciate
in the present that long term risk.
Harpreet Sahota:
Why shouldn't we buy the extended
warranty, the ninety nine dollar printer?
Charles Wheelan:
So the way extended warranty is
just the kind of insurance.
It's no different than life insurance or
car insurance, you're just insuring a different
product over some term.
You should always buy insurance if the
outcome you're insuring against is something that

Italian: 
 chi è morto, quando qualcuno dice che sono morte centomila persone, direi che è proprio così 
 astratto che non ti riguarda direttamente. 
 Quindi, mettendola in termini di persone, capisci la tragedia di un incidente aereo, forse tu 
 può motivare l'azione. 
 Lo stesso vale per qualcosa come la malaria, che uccide centinaia di migliaia di persone 
 ogni anno in tutto il mondo, ma non è davvero un problema del primo mondo. 
 E ancora altri hanno cercato di enfatizzare in modi comprensibili al nostro rettiliano 
 cervello. Perché ci interessa questo? 
 Se non lo facciamo, non possiamo aspettarci che l'elettorato sostenga cose come gli sforzi 
 per migliorare il cambiamento climatico se non apprezzano nel presente quel rischio a lungo termine. 
 Harpreet Sahota: Perché non dovremmo acquistare la garanzia estesa, la stampante da novantanove dollari? 
 Charles Wheelan: Quindi l'estensione della garanzia è solo il tipo di assicurazione. 
 Non è diverso dall'assicurazione sulla vita o dall'assicurazione auto, stai solo assicurando una diversa 
 prodotto per un certo periodo. 
 Dovresti sempre acquistare un'assicurazione se il risultato contro cui stai assicurando è qualcosa di simile 

English: 
you cannot tolerate either because of your willingness
to take risk or because it's going
to destroy your life. So why
do I insure my home?
Because if the house burns down, that's a
matter of money that I don't have sitting
around and that would change
the life of my family.
Do I think my house is going to burn down?
No, I do not. I had some concerns last
night because my daughter had a bonfire in the
backyard. But that's the exception.
For the most part, why would you buy life
insurance if you think your family won't be
able to send the kids to college
or we'll be able survive without you?
You know, I've cancel my life insurance, why?
Because my kids are now
almost out of college.
My wife has a good job.
You know, if I go, I don't plan on it.
But they don't need it.
So it's not worth the premium.
It was really important when I was 30.
All right. So back
to the extended warranties.
If the toaster oven breaks, you're a nine
dollar toaster oven, is this going to change
your life? And I hope the answer is no.
You don't need to insure against it.
And then we take the second piece of it.

Italian: 
 non puoi tollerare né a causa della tua disponibilità a correre dei rischi né perché sta andando 
 per distruggere la tua vita. Allora perché assicuro la mia casa? 
 Perché se la casa brucia, è una questione di soldi che non ho seduto 
 e questo cambierebbe la vita della mia famiglia. 
 Penso che la mia casa andrà a fuoco? 
 No, io non lo faccio. Ho avuto qualche preoccupazione ieri sera perché mia figlia aveva un falò nel 
 Giardino dietro la casa. Ma questa è l'eccezione. 
 Per la maggior parte, perché dovresti acquistare un'assicurazione sulla vita se pensi che la tua famiglia non lo sarà 
 in grado di mandare i ragazzi al college o saremo in grado di sopravvivere senza di te? 
 Sai, ho cancellato la mia assicurazione sulla vita, perché? 
 Perché i miei figli ora sono quasi usciti dal college. 
 Mia moglie ha un buon lavoro. 
 Sai, se vado, non ho intenzione di farlo. 
 Ma non ne hanno bisogno. 
 Quindi non vale il premio. 
 Era davvero importante quando avevo 30 anni. 
 Tutto ok. Quindi torniamo alle garanzie estese. 
 Se il tostapane si rompe, sei un tostapane da nove dollari, le cose cambieranno 
 la tua vita? E spero che la risposta sia no. 
 Non hai bisogno di assicurarti contro di essa. 
 E poi ne prendiamo il secondo pezzo. 

English: 
Remember, insurance companies, including whoever's offering
you these awardee, are for
profit companies. They'd run the numbers.
So they think wherever they're gonna have to pay
out if things break is less than what
they're going to take in. So we know that all
insurance tends to be a bad bet, but some
insurance is worth taking a bad benefit
protects against something you can't tolerate and
of course, insuring the toaster oven is a bad
bet and it's not one that protects against
something that you can't tolerate.
Harpreet Sahota:
Once upon a time, I used to be an actuary
and I did warranty pricing that's coming up with
premiums warranties, yeah, don't buy them.
Charles Wheelan:
And they hawk them so aggressively at the
counter because they're doing a great job for
you.
Harpreet Sahota:
Shifting gears here, wanna get
your perspective on this.
A lot of up and coming Data scientists and
just data scientists in general, they tend to
focus primarily on on hard technical skills
and rightfully so it's exceedingly important
for the work that we do. You know they
think that is what's going to separate them from
the rest of the world,
the rest the competition.
So what are some soft skills Data scientists
are missing that you think are really going

Italian: 
 Ricorda, le compagnie di assicurazione, compreso chiunque ti offra questi vincitori, sono per 
 società di profitto. Calcolerebbero i numeri. 
 Quindi pensano che dovunque dovranno pagare se le cose si rompono è meno di cosa 
 stanno per accettare. Quindi sappiamo che tutte le assicurazioni tendono ad essere una cattiva scommessa, ma alcune 
 l'assicurazione vale la pena prendere un cattivo beneficio protegge da qualcosa che non puoi tollerare e 
 Naturalmente, assicurare il tostapane è una cattiva scommessa e non è uno che protegge 
 qualcosa che non puoi tollerare. 
 Harpreet Sahota: C'era una volta, ero un attuario e ho fatto i prezzi di garanzia che stanno arrivando 
 garanzie sui premi, sì, non comprarli. 
 Charles Wheelan: E li vendono in modo così aggressivo al bancone perché stanno facendo un ottimo lavoro per 
 tu. 
 Harpreet Sahota: Cambio di marcia qui, voglio avere la tua prospettiva su questo. 
 Molti scienziati emergenti e solo scienziati di dati in generale tendono a farlo 
 concentrarsi principalmente su abilità tecniche difficili e giustamente quindi è estremamente importante 
 per il lavoro che facciamo. Sai che pensano che sia ciò da cui li separerà 
 il resto del mondo, il resto la concorrenza. 
 Quindi quali sono alcune competenze trasversali che mancano ai data scientist che pensi stiano davvero facendo 

English: 
to help separate them from the
other data scientists out there?
Charles Wheelan:
I am a huge proponent of the Liberal Arts, which
is to say that even if you are very
technically oriented, you have got to have
an awareness of sociology, psychology, great
literature and the like.
And the reason is that the hard questions,
things like income inequality and why people
are poor and why humans do what they do
are wrapped around everything that on its face
might seem like just a Data issue.
And if you don't have a greater appreciation
for those big questions, you're going to
miss some things. So, for example, I heard
a commentator say something that was probably
a little snarky about Facebook and in particular
about its founder and she who dropped
out of college to found Facebook in her
point was, well, maybe he should've stayed in

Italian: 
 per aiutarli a separarli dagli altri data scientist là fuori? 
 Charles Wheelan: Sono un grande sostenitore delle arti liberali, vale a dire che anche se lo sei molto 
 tecnicamente orientato, devi avere una consapevolezza di sociologia, psicologia, grande 
 letteratura e simili. 
 E il motivo è che le domande difficili, cose come la disuguaglianza di reddito e perché le persone 
 sono poveri e il motivo per cui gli esseri umani fanno quello che fanno sono avvolti intorno a tutto ciò che è sulla sua faccia 
 potrebbe sembrare solo un problema di dati. 
 E se non hai un maggiore apprezzamento per queste grandi domande, lo farai 
 perdere alcune cose. Quindi, ad esempio, ho sentito un commentatore dire qualcosa che probabilmente lo era 
 un po 'sarcastico su Facebook e in particolare sul suo fondatore e lei che ha lasciato 
 Dopo il college, trovare Facebook nel suo punto era, beh, forse sarebbe dovuto restare 

Italian: 
 college e Harvard perché allora avrebbe avuto un maggiore apprezzamento per il russo 
 motivazione e come le fake news confondono la società. 
 E ci sono tutti questi altri grandi problemi in cui Facebook è entrato. 
 Ora, penso che i commenti siano ingiusti perché non sono sicuro che lo farà un altro anno ad Harvard 
 risolvere questi problemi difficili ma penso che il punto sia comunque valido, che è, wow, se 
 sarai potente e prevalente come Facebook, è meglio che pensi a lungo e 
 duro riguardo alla libertà di parola e all'incitamento all'odio e al motivo per cui l'incitamento all'odio esiste e internazionale 
 relazioni e quello che vogliono i russi perché se non lo fai, allora puoi essere il migliore 
 programmatore nel mondo e tu sei completamente cieco. 
 Sei il ragazzo che porta la dinamite in giro dicendo, ehi, non è fantastico? 
 Bene, cosa succede quando accendi la miccia, giusto? 
 Devi leggere l'etichetta di sicurezza. 
 Ti darò un esempio perfetto di uno dei problemi politici in cui penso che possa essere Data 
 davvero utile o peggiorare le cose. 
 E quella riforma della cauzione. 
 Quindi non so se in Canada commetti un crimine, non so se hai la cauzione. 
 Negli Stati Uniti, se si tratta di un crimine davvero grave, ti mandano in prigione fino a quando 

English: 
college and Harvard because then he would
have had a greater appreciation for Russian
motivation and how fake news confect society.
And there are all these other big
issues that Facebook has stepped into.
Now, I think the comments unfair because I not
sure another year at Harvard is going to
solve these hard problems but I think the
point is nonetheless valid, which is, wow, if
you're gonna be as powerful and prevalent as
Facebook, you better be thinking long and
hard about freedom of speech and hate speech
and why hate speech exists and international
relations and what the Russians want because if
you don't, then you can be the greatest
coder in the world and
you are completely blind.
You're the guy carrying the dynamite
around saying, hey, isn't this great?
Well, what happens when you
light the fuse, right?
You you have to read the safety label.
I'll give you a perfect example of one of
a policy problem where I think Data can be
really helpful or make things worse.
And that bail reform.
So I don't know in Canada if you commit
a crime, I don't know if you have bail.
In the United States, if it's a really serious
crime, they just send you to jail until

Italian: 
 arriva il tuo processo. Ma se è un reato minore e non pensano che lo farai 
 fuggi prima del processo, poi invii dei soldi e poi torni al processo. 
 Bene, ciò che è importante qui è capire chi fuggirà e chi potrebbe commettere 
 un altro grave crimine mentre sono su cauzione. 
 E abbiamo Data su questo. 
 Destra. Abbiamo decenni e decenni di record. 
 E la domanda è: possiamo usare quei record per creare un sistema di cauzione più umano? 
 Perché davvero non vuoi tenere qualcuno in prigione, non devi essere tenuto in prigione 
 perché non si sono ancora dichiarati colpevoli. 
 È disumano. 
 È dura, devono lasciare il lavoro e, naturalmente, potrebbero essere dichiarati innocenti. 
 Quindi diamo un'occhiata ai dati e vediamo chi dovrebbe ottenere la cauzione o meno. 
 E forse, a proposito, questo ci libera da alcuni degli stereotipi razziali che hanno 
 stato perpetrato. Quindi, se troviamo, ad esempio, che le persone di colore hanno meno probabilità di ottenere 
 cauzione per reati simili, allora possiamo i Dati ci libereranno. 
 Tutto ok. Va bene. 
 Ma supponiamo che mentre le persone sono su cauzione, ci sono alcuni gruppi che legiferano 
 è probabile che le forze dell'ordine abbiano maggiori probabilità di predare. 

English: 
your trial comes up. But if it's a more
minor offense and they don't think you're going to
flee before trial, then you post some money
and then you come back to your trial.
Well, what's important here is figuring out who's
going to flee and who might commit
another serious crime while they're on bail.
And we have Data on that.
Right. We've got decades
and decades of records.
And the question is, can we use those
records to create a more humane bail system?
Because you really don't want to hold someone in
jail, doesn't have to be held in jail
because they haven't found guilty yet.
It's inhumane.
It's harsh, they have to quit their job
and of course, they might be found innocent.
So let's look at the data and
see who should get bail or not.
And maybe, by the way, that liberates us
from some of the racial stereotypes that have
been perpetrated. So if we find, for example, that
people of color are less likely to get
bail for similar crimes, then we can
the Data will set us free.
All right. Well, that's good.
But let's suppose that while people are
on bail, there's certain groups who law
enforcement are likely to more
likely to prey on.

Italian: 
 Quindi abbiamo detto, beh, questo gruppo, sembra che commetta più crimini mentre sono su cauzione di 
 qualcun altro. Bene, se il modo in cui stiamo controllando non è giusto, allora i nostri dati potrebbero effettivamente 
 riflettere solo un problema. 
 Non illuminandolo. 
 E quindi possiamo dire, beh, non dare la libertà su cauzione a quelle persone quando in realtà sono uguali 
 meritevole. Quindi, se sei Data riflette un problema di fondo, qualsiasi modello che costruisci 
 da quei dati lo incasserà più saldamente nel cemento. 
 Quindi, sai, d'altra parte, forse non è così e non possiamo trovare un file 
 sistema di cauzione più umano. 
 Devi stare molto attento al sistema che ha generato quei dati prima di creare 
 conclusioni usando i tuoi metodi statistici tra l'altro, forse fantastiche. 
 Ma non si tratta di statistiche. 
 Si tratta delle forze dell'ordine e dei comportamenti che generano i dati. 
 Harpreet Sahota: Ecco perché penso che sia estremamente importante avere una consapevolezza di tutti i diversi tipi di 
 pregiudizi che puoi commettere? 
 Che succede, artisti? 
 Assicurati di unirti alla comunità slack gratuita, aperta e di Mastermind andando su bitly.com/a 

English: 
So we said, well, this group, they seem to
commit more crimes while they're on bail than
somebody else. Well, if the way we're policing
isn't fair, then our Data may actually
just be reflecting a problem.
Not illuminating it.
And so we may say, well, don't give those
folks bail when in fact they are equally
deserving. So if you're Data reflects some
underlying problem, then any model you build
from those Data will just embed
it more firmly in cement.
So, you know, on the other hand, maybe that's not
the case and we can't come up with a
more humane bail system.
You got to be really careful about the
system that generated those Data before you make
conclusions using your statistical methods
by the way, maybe terrific.
But this isn't about statistics.
This is about law enforcement and
the behaviors that generate the data.
Harpreet Sahota:
That's why I think it's super important to have
an awareness of all the different types of
biases that you can commit?
What's up, artists?
Be sure to join the free, open,
Mastermind slack community by going to bitly.com/a

Italian: 
 rtistsofdatascience. È un ottimo ambiente per parlare di tutto ciò che riguarda la scienza dei dati 
 imparare insieme, per crescere insieme. 
 E ti terrò aggiornato anche sull'ufficio bisettimanale aperto che ospiterò per il nostro 
 Comunità. Guarda lo spettacolo su Instagram @theartisticofdatascience. 
 Seguici su Twitter @ArtistsOfData. 
 Non vedo l'ora di vedervi tutti lì. 
 Penso che potresti avere una sfera di cristallo da qualche parte perché nel 2019 vai alla narrativa 
 book, the rationing and going to Twitter, May 2018 you tweet that for the first time in 
 nella mia vita di scrittore e politica riesco a inventare cose 
 Charles Wheelan: Esatto, e si scopre che non stavo davvero inventando cose. 
 Harpreet Sahota: Sì. Avanti veloce marzo 2020 hai twittato, pensavo di scrivere una narrativa distopica 
 apparentemente no. Quindi parlaci del tuo libro, The Rationing, puoi dare ai nostri ascoltatori un 
 sinossi del libro e magari tracciare parallelismi tra la narrativa che hai scritto e il 
 realtà che stiamo vivendo oggi? 
 Charles Wheelan: Sì, beh, descriverò il libro. 

English: 
rtistsofdatascience. It's a great environment for us
to talk all things Data science, to
learn together, to grow together.
And I'll also keep you updated on the open
biweekly office that i will hosting for our
community. Check out the
show on Instagram @theartisticofdatascience.
Follow us on Twitter @ArtistsOfData.
Look forward to seeing you all there.
I think you may have a crystal ball somewhere
because back in 2019 you go to fiction
book, the rationing and going to Twitter, May 2018
you tweeted that for the first time in
my writing and political life I
get to just make stuff up
Charles Wheelan:
Right, and it turns out I
wasn't really making stuff up.
Harpreet Sahota:
Yeah. Fast forward March 2020 you tweeted, I
thought I was writing a dystopian fiction
apparently not. So talk to us about your book,
The Rationing, can you give our listeners a
synopsis of the book and maybe draw parallels
between the fiction you wrote and the
reality that we're experiencing today?
Charles Wheelan:
Yes, well, I'll describe the book.

Italian: 
 Il confronto con la realtà diventerà abbastanza ovvio man mano che ci fornisco una sinossi. 
 Questo è un romanzo, il mio primo romanzo ambientato nel prossimo futuro. 
 Penso che sia alla fine degli anni venti. 
 È scoppiata una pandemia, c'è un virus che non è completamente compreso a causa del 
 pandemia, c'è il panico. 
 I poteri politici, gli Stati Uniti, si sono concentrati su ciò che diventa globale molto rapidamente. 
 Il presidente e il suo staff stanno cercando di affrontare questo problema prima in segreto, poi 
 diventa pubblica e poi, ovviamente, diventa una battaglia politica. 
 Gli oppositori del presidente cercano di cogliere questo come un modo per sconfiggerlo politicamente. 
 E poi diventa una sfida internazionale. 
 Cina e Stati Uniti si affrontano contro la pandemia. 
 Quindi questa è tutta la finzione. 
 Apparentemente, è successo in gran parte quello che è successo un anno dopo che era il nostro. 
 E possiamo parlare di come sono incappato in questo. 

English: 
The comparison to reality will become quite
obvious as I give us a synopsis.
This is a book novel, my first fiction
that takes place in the near future.
I think it's in the late twenty twenties.
A pandemic has broken out, there's a virus that's
not fully understood as a result of the
pandemic, there's a panic.
The political powers, United States focused
on what becomes global very quickly.
The president and his immediate staff are trying
to deal with this first in secret, later
becomes public and then, of course,
it becomes a political battle.
The president's opponents seek to seize on this
as a way to defeat him politically.
And then it becomes
an international challenges.
China and the United States go
head to head over the pandemic.
So that's all the fiction.
Ostensibly, it just happened to be largely what
happened a year after it was ours.
And we can talk about kind
of how I stumbled upon that.

Italian: 
 Ma sì, questa è la risposta breve è davvero che il mondo corre per affrontare un virus 
 prima che il virus si diffonda con la popolazione. 
 Harpreet Sahota: Sì, sicuramente. Parliamo di come ti sei imbattuto in questo e di come ti è venuta 
 questo concetto di questo libro. 
 Charles Wheelan: È interessante. Il titolo era The Rationing, perché quello che volevo chiarire è un po ' 
 dei compromessi inerenti all'economia. 
 Quello di cui abbiamo parlato all'inizio di questa conversazione a cui non parlerai mai 
 avere abbastanza di tutto. 
 E ho pensato, va bene, bene, quanto bene, che tipo di situazione che tipo di finzione 
 la situazione lo metterebbe in netto contrasto e lo renderebbe davvero chiaro? 
 Ho pensato, oh, va bene. Bene, se avessi una pandemia e ne avessi avuta solo una quantità finita 
 qualcosa, ne hai bisogno ora perché questo libro è ambientato nel prossimo futuro. 
 Abbiamo una specie di antibiotico miracoloso chiamato dormagen. 
 Sfortunatamente, al momento non lo abbiamo. 
 Questa è l'unica cosa che vorrei non fosse finzione. 
 Ma non ce n'è abbastanza nel libro per ragioni che hanno a che fare con la trama. 
 Quindi la domanda esplicita è: chi ottiene il dormagen? 
 E c'è un capitolo nel libro che ne è davvero il nocciolo, il che va bene, vero? 

English: 
But, yes, that is the short answer is really
that the world racing to deal with a virus
before the virus dispatches
with the population.
Harpreet Sahota:
Yeah, definitely. Let's talk about how you stumbled
upon this and how you came up with
this concept of this book.
Charles Wheelan:
It's interesting. The title was The Rationing, because
what I wanted to elucidate is some
of the trade offs that
are inherent to economics.
What we talked about at the beginning of
this conversation that you're never going to
have enough of everything.
And I thought, all right, well, how well,
what kind of situation what kind of fictional
situation would throw that into stark
contrast and make it really clear?
I figured, oh, all right. Well, if you had a
pandemic and you only had a finite amount of
something, you need it now because this
book takes place in the near future.
We do have kind of
a miracle antibiotic called, dormagen.
Unfortunately, we don't have that right now.
That's the only thing that
I wish were not fiction.
But there's not enough of it in the book
for reasons that have to do with the plot.
So the explicit question is,
who gets the dormagen?
And there's a chapter in the book that really is
the kernel of it, which is OK, do we

English: 
give it to all people?
Do we give it to prisoners?
Do we give it to people who've been in
prison because somebody is going to die and, oh,
we're going to have to
explicitly decide who that is.
So I just wanted people to understand
that life involves those kinds of tradeoffs.
The pandemic, I think, was just kind of dumb
luck, although I will say that I've studied
enough public policy to know the people been
warning about something like this since I
was with The Economist, which is the late 90s,
many people said, and this thread is not
off the table, that it
might be antibiotic resistant tuberculosis.
It was the kind of antibiotic resistance piece
that many experts thought would be more
likely to generate
something really dangerous.
But in any event, this is one of those
termites in the basement kind of problems like
climate change that we're just not willing to act
on until it shows up as a garage fire.
So I figured that would be I like viruses.
I think they're just fascinating.
That was really a setup for a larger
discussion of human nature, of rationing, of our
political system.

Italian: 
 darlo a tutte le persone? 
 Lo diamo ai prigionieri? 
 Lo diamo a persone che sono state in prigione perché qualcuno sta per morire e, oh, 
 dovremo decidere esplicitamente chi è. 
 Quindi volevo solo che le persone capissero che la vita implica questo tipo di compromessi. 
 La pandemia, credo, è stata solo una specie di stupida fortuna, anche se dirò che ho studiato 
 abbastanza politica pubblica per sapere che le persone hanno avvertito di qualcosa del genere da quando io 
 era con The Economist, che è la fine degli anni '90, hanno detto in molti, e questo thread non lo è 
 fuori dal tavolo, che potrebbe essere la tubercolosi resistente agli antibiotici. 
 Era il tipo di pezzo di resistenza agli antibiotici che molti esperti pensavano sarebbe stato di più 
 rischia di generare qualcosa di veramente pericoloso. 
 Ma in ogni caso, questa è una di quelle termiti nel seminterrato tipo di problemi come 
 cambiamento climatico su cui non siamo disposti ad agire finché non si manifesta come un incendio da garage. 
 Quindi ho pensato che mi piacciono i virus. 
 Penso che siano semplicemente affascinanti. 
 Quella era davvero una preparazione per una discussione più ampia sulla natura umana, sul razionamento, sul nostro 
 sistema politico. 

Italian: 
 La partigianeria è composta da diversi filoni di fake news che si trovano nel romanzo, più o meno 
 cose che pensavo sarebbero accadute se ci fosse stata una pandemia e, purtroppo, la maggior parte di loro lo ha fatto 
 accadere. 
 Harpreet Sahota: Quale aspetto della natura umana pensi che dalla tua narrativa abbia dimostrato di diventare un 
 realtà con la nostra situazione attuale? 
 Charles Wheelan: Penso che sia il tribalismo politico. 
 Ed è qui che si interseca anche il mio lavoro con Unite America e il Manifesto Centrist 
 con quello che stiamo guardando in termini di risposta politica e il libro, il razionamento. 
 E questo ha anche un pezzo di biologia evolutiva, il che è OK. 
 Come sopravvivi? 
 Sopravviviamo scappando dai serpenti, non toccando il fuoco e diffidando degli estranei. 
 Sfortunatamente, voglio dire, la realtà è che se vivi in ​​una band di 40 persone, ti fidi 
 l'un l'altro e si presenta qualcuno che non hai mai incontrato. 
 Puoi fare molte domande o puoi reagire violentemente. 
 Quindi c'è una specie di sfiducia interiore. 
 Ora, penso che molti storici ed economisti affermino che uno dei più grandi successi della società sia 

English: 
Partisanship is of several fake news strands that play
out in the novel, kind of all the
things that I thought would happen if there were
a pandemic and sadly, most of them have
happen.
Harpreet Sahota:
Which aspect of human nature do you think from
your fiction has shown itself to become a
reality with our current situation?
Charles Wheelan:
I think it's the political tribalism.
And this also is where my work with
Unite America and the Centrist Manifesto intersects
with what we're watching in terms of
political response and the book, the rationing.
And this also has an evolutionary biology
piece to it, which is OK.
How do you survive?
We survive by running from snakes, by
not touching fire and by distrusting strangers.
Unfortunately, I mean, the reality is, if you're living
in a band of 40 people, you trust
each other and somebody shows
up whom you've never met.
You can ask a lot of
questions or you can react violently.
So there is kind of this inner distrust.
Now, I think many historians and economists
say one of society's greatest achievements is

Italian: 
 la capacità di fidarsi di una cerchia sempre più ampia di persone. 
 Per motivi di cui abbiamo già parlato, allora godi di tutti i vantaggi. 
 Primo, non sei un paese in guerra, ma puoi anche goderti i prodotti di loro 
 produttività e così via. 
 Ma nel profondo del cervello rettiliano c'è una certa sfiducia nei confronti delle persone che non ci somigliano. 
 Giusto, per qualsiasi motivo. 
 E quindi penso che in questo paese, non posso parlare per il Canada, quel tribalismo, è meno, 
 anche se purtroppo non è scomparso riguardo alla razza e all'etnia. 
 È ancora lì. Ma molto si è evoluto in identificazione politica. 
 Quindi penso che quello che vedi ora siano le persone che si ritirano nelle loro tribù politiche, 
 indipendentemente da ciò che accade. 
 Ma è certamente successo con la nostra risposta a COVID-19. 
 E questo è stato esacerbato da alcune realtà sottostanti del virus, che è 
 colpire gli stati blu peggio degli stati rossi. 
 Quindi non è solo che repubblicani e democratici guardano a questo attraverso i propri 

English: 
the ability to trust a wider
and wider circle of people.
For reasons we've already talked about,
then you enjoy all the benefits.
First, are not a country at war, but also
you get to enjoy the products of their
productivity and so on.
But deep in the reptilian brain is some
distrust of people who don't look like us.
Right, for whatever reason.
And so I think in this country, I
can't speak for Canada, that tribalism, it's less,
although sadly it hasn't disappeared
about race and ethnicity.
That's still there. But a lot of
it has evolved to political identification.
So I think what you're seeing now
is people retreating to their political tribes,
regardless of what happens.
But it has certainly happened
with our response to COVID-19.
And that has been exacerbated by some underlying
realities of the virus, which is it has
hit blue states worse than red states.
So it's not just that Republicans and Democrats
are looking at this through their own

Italian: 
 lente, quali sono, o su cui si stanno sintonizzando su fonti di notizie separate, quali sono. 
 È anche che ciò che vedono fuori dalle loro porte è diverso in termini di risposta 
 del virus. Quindi tutte queste cose portano alla reazione iperpartitica che stiamo vedendo 
 che ovviamente non ci serve quando abbiamo a che fare con un problema di salute pubblica, non il 
 uno che è strettamente politico. 
 Harpreet Sahota: Grazie mille. È molto, molto perspicace. 
 Quindi abbiamo l'ultima domanda qui prima che salti nel giro del fulmine. 
 Qual è l'unica cosa che vuoi che le persone imparino da questa storia? 
 Charles Wheelan: [inaduble] Dirò due cose. Uno è, penso che saranno sempre dei compromessi. 
 In realtà sono entrato e alcuni dei miei colleghi economisti mentre ero seduto per farlo 
 podcast e ha detto, sai, non ci sono soluzioni, solo compromessi. 
 E penso che se pensi ai problemi difficili come a dei compromessi, otterrai di più 
 problemi di trazione come affrontare malattie difficili. 
 Nessun dottore, nessun oncologo dice, sì, ecco la cura miracolosa per questo cancro davvero brutto. 
 Lui o lei dice, guarda, è una brutta malattia. 
 Ecco una pillola o una medicina. 

English: 
lens, which they are, or that they're tuning
on to separate news sources, which they are.
It's also that what they're seeing outside their
doors is different in response in terms
of the virus. So all of those things
lead to the hyperpartisan reaction that we're seeing
which obviously doesn't serve us when we're dealing
with a public health problem, not the
one that's narrowly political.
Harpreet Sahota:
Thank you so much.
That's very, very insightful.
So we've got the last question here
before I jump into the lightning round.
What's the one thing you want
people to learn from this story?
Charles Wheelan:
[inaduble] I'm gonna say two things. One is,
I think they're always going to be tradeoffs.
I actually walked in and some of my fellow
economists as I was sitting down to do this
podcast and he said, you know,
there are no solutions, only tradeoffs.
And I think if you think about hard problems
as tradeoffs, then you're going to get more
traction issues like dealing
with hard diseases.
No doctor, no Oncologists says, yeah, here's the
miracle cure for this really bad cancer.
He or she says, look, it's a bad disease.
Here's a pill or medicine.

Italian: 
 Ecco i 17 effetti collaterali, ma pensiamo che sia comunque meglio che sia così che trattiamo 
 con tutti i nostri problemi privati. 
 Quindi comprendi i compromessi pubblici. 
 Pensa alle sfide politiche in termini di compromessi. 
 Apprezza perché persone diverse potrebbero avere un peso diverso su quei diversi compromessi. 
 E il secondo è qualcosa di cui abbiamo parlato. 
 Ma renderò solo più esplicito che i big data sono un'arma. 
 È come l'energia nucleare. 
 E quando diventa più potente, diventa anche più pericoloso. 
 E spetta alle persone apprezzare ciò che potrebbe andare bene o male quando lo sono 
 trarre conclusioni basate sull'analisi dei big data. 
 Harpreet Sahota: Qual è un argomento accademico o un'area di ricerca che un data scientist dovrebbe dedicare del tempo 
 ricerca su? 
 Charles Wheelan: Penso che ogni accademico degno di questo nome, o scienziato dei dati, o dovrebbe leggere romanzi. 
 Ciò che fa la narrativa è illuminare le grandi domande e distillare la natura umana in questo modo 
 non possiamo nemmeno approssimare con la saggistica, cosa possiamo fare in modi così ristretti se tu 

English: 
Here are the 17 side effects but we think
that still it's better off that's how we deal
with all of our private problems.
So understand public tradeoffs.
Think about policy challenges
in terms of tradeoffs.
Appreciate why different people might with
different weight on those different tradeoffs.
And the second is
something we've talked about.
But I'll just make it more explicit is
that the big data is a weapon.
It's like nuclear power.
And that as it becomes more
powerful, it also becomes more dangerous.
And it is incumbent upon people to appreciate
what could go right or wrong when they're
drawing conclusions based on
analysis of big data.
Harpreet Sahota:
What's a academic topic or research area
a data scientist should spend some time
researching up on?
Charles Wheelan:
I think every academic worth his or her
salt, or data scientist, or should read fiction.
What fiction does is illuminate the great questions
and distill human nature in ways that
we cannot even approximate with non-fiction, what we
can do in such narrow ways if you

Italian: 
 leggere grandi romanzi. 
 Ciò che li caratterizza come grandi romanzi è che sono appena arrivati ​​a una verità eterna 
 attraverso la finzione. Ho letto un racconto che è stato scritto, credo, prima del 1920 chiamato il 
 Garden Party, ed è stato solo il miglior distillato di disuguaglianza di reddito che abbia letto 
 da tempo parla di una ragazzina che va a visitare l'abitazione di una delle servitù 
 che lavora nella loro gigantesca casa il giorno in cui progettano questo giardino elaborato 
 festa. E inchioda solo l'ingiustizia fondamentale di un'economia di mercato. 
 E ancora, ha cento anni. 
 E quindi direi che leggere il destino non sarebbe una persona più completa e più efficace 
 ricercatore o accademico o uomo d'affari leggere romanzi. 
 Harpreet Sahota: Quindi hai qualche libro da consigliare al nostro pubblico? 
 Charles Wheelan: Beh, oltre a The Rationing, penso che vogliano iniziare da lì. 
 Sono un grande fan di Somerset Maugham è qualcuno che scrive molto sulla natura umana, se tu 

English: 
read great novels.
What characterizes them as great novels is that
they've just gotten to some eternal truth
through fiction. I read a short story that
was written, I think, before 1920 called the
Garden Party, and it was just the best
distillation of income inequality that I've read
in a long time is about a little girl who
goes to visit the home of one of the servants
who works in their giant home on the
day that they're planning this elaborate garden
party. And it just nails the
fundamental unfairness of a market economy.
And again, that's a hundred years old.
And so I would say read fate wouldn't
be more complete person and a more effective
researcher or academic or
business person read fiction.
Harpreet Sahota:
So do you have any
book recommendations for our audience?
Charles Wheelan:
Well, other than The Rationing, I
think they want to start there.
I'm a big Somerset Maugham fan is somebody who
writes a lot about human nature if you

Italian: 
 leggi i suoi racconti, sono ambientati nel Pacifico meridionale, molti di loro. 
 Hanno a che fare con il colonialismo e gli scontri che hanno radici nel razzismo e in altre cose. 
 E hanno davvero spinto in superficie spesso in un modo sorprendente o divertente, alcuni 
 verità umane. Nei suoi romanzi, penso di arrivare allo stesso. 
 Harpreet Sahota: La narrazione in generale è un'abilità importante, credo, per chiunque lavori in un 
 La professione relativa ai dati è qualcosa che dovrebbero possedere forza. 
 Quindi in un certo senso lo prendi anche leggendo romanzi. 
 È fantastico. Grazie mille. 
 Quindi quali sono l'undicesima e la dodicesima cosa che nessun oratore dell'inizio ha mai detto? 
 Charles Wheelan: Sto per parafrasare, penso che questa sia la linea di Richard Branson, chiunque la pensi 
 i soldi ti renderanno felice non è mai stato ricco. 
 Ci sono altri filoni nel libro che dimostrano che devi trovare un viaggio 
 e l'autorealizzazione lontano dal denaro. 
 Ma probabilmente metterei un punto più nitido su di esso che lo sporco, e in particolare per il 

English: 
read his short stories, they're set in
the South Pacific, a lot of them.
They deal with colonialism and clashes that
are rooted in racism and other things.
And they really pushed to the surface often
a surprising or any entertaining way, some
human truths. In his novels, I
think get to the same.
Harpreet Sahota:
It's just storytelling in general is an important
skill, I think, for anybody working in a
Data related profession that's something
that they should possess strength.
So you kind of pick that
up through reading fiction as well.
That's awesome. Thank you so much.
So what are the 11th and 12th things
that no commencement speaker has ever said?
Charles Wheelan:
I'm going to paraphrase, I think this is
Richard Branson's line, anybody who thinks that
money will make you happy
has never been rich.
There are other strands in the book that make
the point that you've got to find a journey
and self-fulfilment away from money.
But I would probably put a sharper point on
it that the dirt, and particularly for the

Italian: 
 pubblico a cui è stato rivolto il discorso, che è un pubblico della Ivy League relativamente 
 privilegiati e avranno molte scelte di carriera di cui hai il lusso 
 la maggior parte di non dover lavorare per nutrire la tua famiglia. 
 Avrai una scelta sulla tua professione e sulla natura del lavoro 
 con che ti piaccia o no determinerà il tuo senso di autostima più del 
 bilancio. 
 E poi credo di non sapere perché sono così ossessionato dai soldi. 
 Forse perché ho guardato fuori come nell'ultimo, che mi dico tutto il tempo, 
 perché vuole essere un imprenditore. 
 Se vuoi diventare ricco, smettila di preoccuparti dei soldi. 
 Steve Jobs non era come non ha detto, ragazzo, voglio davvero un'auto di lusso. 
 Cosa posso fare per ottenere un'auto di lusso? 
 Se fosse una specie di 11.1 o 12.1 smetterebbe di pensare a migliorare la tecnologia e 
 inizia a pensare a risolvere i problemi delle persone. 
 Destra. Voglio dire, uno dei miei animali più fastidiosi è quello che ogni giorno mi piace un software che generalmente mi piace 
 viene riprogettato in un modo che le persone intorno da qualche parte lo adorano. 
 Ma sono io che lo usa. 
 Ci tengo davvero tanto. 
 Sono lo scrittore. Questo è un software di elaborazione testi. 

English: 
audience that speech was addressed to, which is
an Ivy League audience who are relatively
privileged and are going to have a lot of
career choices that you have the luxury for the
most part of not having to
work to feed your family.
You're going to have some choice about your
avocation and that the nature of the working
with you enjoy it or not is going to
determine your sense of self worth more than the
balance sheet.
And then I guess I don't
why I'm so obsessed with money.
Maybe because I looked out as we did in the
last one, which I tell myself all the time,
because he wants to be an entrepreneur.
If you want to get
rich, stop worrying about money.
Steve Jobs was not like he didn't say,
boy, I really want a fancy car.
What can I do to get a fancy car?
If that's kind of 11.1 or 12.1 would
be stop thinking about making technology better and
start thinking about
solving people's problems.
Right. I mean, one of my pet peeves is
what every day some software that I generally like
gets reengineered in a way that
the people around somewhere love it.
But I'm the guy using it.
I really care about that.
I'm the writer. This is
a word processing software.

English: 
So stop making it elegant for yourself.
And again, any great entrepreneur is somebody who
just found it if you think about naked
economics, we don't think
of authors as entrepreneurs.
That was entrepreneurial.
That was. Look, there's a need.
Write the book for people who don't currently
have access that books stop thinking about
what you're doing and look around
the world and see what's missing.
And that will both lead you to be
a more effective entrepreneur and probably make you
richer too.
Harpreet Sahota:
Dig into that a little bit more.
First of all, if you can give us a synopsis
of what Ten and a Half Things No Commencement
Speakers Has Ever Said, the kind of moral of
the story from that, if you share that with
us,
Charles Wheelan:
It was based on a speech that I gave
at Dartmouth that was originally called Five Things n
o commencement speaker has ever said.
It was quite deliberate. I went to Dartmouth, so
here I was 20 some years later, giving a
speech that I have heard.
Then considering the speech was, OK, if somebody
while I was sitting on the grass that
day listening to the speech, what do I wish
20 some years later that somebody had told

Italian: 
 Quindi smettila di renderlo elegante per te stesso. 
 E ancora, ogni grande imprenditore è qualcuno che l'ha appena trovato se pensi al nudo 
 economia, non pensiamo agli autori come imprenditori. 
 Quello era imprenditoriale. 
 Quello era. Guarda, ce n'è bisogno. 
 Scrivi il libro per le persone che attualmente non hanno accesso a cui i libri smettono di pensare 
 quello che stai facendo e guardati intorno per vedere cosa manca. 
 E questo ti porterà ad essere un imprenditore più efficace e probabilmente a renderti 
 anche più ricco. 
 Harpreet Sahota: approfondisci ancora un po '. 
 Prima di tutto, se puoi darci una sinossi di ciò che Dieci e mezzo Cose Nessun Inizio 
 Speakers Has Ever Said, il tipo di morale della storia da quello, se lo condividi con 
 noi, 
 Charles Wheelan: Era basato su un discorso che ho tenuto a Dartmouth che originariamente si chiamava Five Things n 
 o che l'oratore di apertura abbia mai detto. 
 È stato abbastanza deliberato. Sono andato a Dartmouth, quindi eccomi qui 20 anni dopo, dando un 
 discorso che ho sentito. 
 Quindi considerando il discorso era, OK, se qualcuno mentre ero seduto sull'erba quello 
 giorno ascoltando il discorso, cosa auguro a 20 anni dopo che qualcuno avesse detto 

Italian: 
 me? Così ora, come quando mi sono seduto a scrivere e in particolare volevo enumerare le cose 
 che gli oratori di inizio in genere non dicono. 
 Quindi cosa inaspettato avrei voluto sentire? 
 Da lì sono usciti solo alcuni elementi, molti dei quali supportati da Data. 
 Il numero uno, credo, è stato che il tuo tempo negli scantinati della confraternita non è stato sprecato, cosa che posso fare 
 ti assicuro che la maggior parte degli oratori dell'inizio non sono, diciamo, e l'università il college 
 il presidente era seduto dietro di me e lo si vedeva muoversi a disagio sul sedile 
 perché ci sono un sacco di cose brutte che accadono nella confraternita. 
 Ma il punto più importante era, guarda, la felicità. 
 Lo sappiamo sulla base della ricerca. 
 La felicità dipende dal tuo social network, dall'avere amici significativi, connessioni con 
 altre persone. E stavo solo usando le confraternite come metafora per questo. 
 Potrebbe essere il club degli scacchi. 
 Potrebbe essere un'escursione all'aperto, potrebbe essere qualsiasi cosa che ti connetta con persone con cui 
 hai qualcosa in comune. Non sottovalutarlo. 
 E questa è una parte importante del college. 
 Così è stato e lo facciamo, ma abbiamo la ricerca sulla felicità che lo dimostra. 
 Quello era il numero uno, penso che gli altri abbiano sposato qualcuno che è più intelligente di te. 
 Ho sposato qualcuno che era un compagno di classe e ho detto, guarda, non sarà mai così facile 

English: 
me? So now, like when I sat down to
write and in particular I wanted to enumerate things
that commencement speakers
don't typically say.
So what unexpected would I
have wanted to hear?
From there, it just came out with some
things, many which are supported by Data.
Number one, I think, was your time in
fraternity basements was not wasted, which I can
assure you most commencement speakers are not,
say, and the university the college
president was sitting behind me and you could
see him shift uncomfortably in his seat
because there's a whole lot of bad
things that go on in the fraternity.
But the larger point was, look, happiness.
We know this based on research.
Happiness depends on your social network,
on having meaningful friends, connections with
other people. And I was just using
fraternities as a metaphor for that.
It could be the chess club.
It could be hiking outdoors, could be anything
that connects you with people with whom
you have something in common.
Do not undervalue that.
And that is an important part of college.
So that was and we do it, but
we have the happiness research that shows that.
That's was number one, I think the other
ones married somebody who's smarter than you are.
I married someone who was a classmate and I
said, look, it's never going to be easier

English: 
because at commencement, the people were Phi Beta
Kappa, the top 10 percent, they have
red ribbons on their gowns.
He will never be easier to
find that people are really smart.
Then tomorrow and my wife was Phi Beta Kappa.
I was not. I look at work for me.
So that was no way.
I think and again, you know, having a
meaningful partner is really important in terms of
happiness, a Data quite clear on that in terms
of the way my wife and I have worked
career wise, we each supported the
other person at times of risk.
She was able to quit a software job
and start her own software services company.
I was able to get my PHD,
which is a long slog without income.
Later on, she was able to go
back and get her teaching license.
So it just feels like we've been
able to do Ying and Yang.
So that was another one.
They were kind of in that spirit things
that was mildly surprising, but usually supported
by either life experience Data or both.
Harpreet Sahota:
Follow up question to that, based on
what you were saying earlier about entrepreneurship

Italian: 
 perché all'inizio, le persone erano Phi Beta Kappa, il 10 percento più ricco 
 nastri rossi sulle loro vesti. 
 Non sarà mai più facile scoprire che le persone sono davvero intelligenti. 
 Poi domani e mia moglie era Phi Beta Kappa. 
 Io non ero. Guardo lavoro per me. 
 Quindi non era così. 
 Penso e di nuovo, sai, avere un partner significativo è davvero importante in termini di 
 felicità, un dato abbastanza chiaro in merito al modo in cui io e mia moglie abbiamo lavorato 
 Per quanto riguarda la carriera, ognuno di noi ha sostenuto l'altra persona nei momenti di rischio. 
 È stata in grado di lasciare un lavoro nel software e avviare la sua società di servizi software. 
 Sono riuscito a ottenere il mio dottorato di ricerca, che è un lungo lavoro senza guadagni. 
 Più tardi, è stata in grado di tornare indietro e ottenere la licenza di insegnamento. 
 Quindi sembra che siamo stati in grado di fare Ying e Yang. 
 Quindi quello era un altro. 
 In quello spirito erano cose un po 'sorprendenti, ma di solito supportate 
 da entrambi i dati dell'esperienza di vita o entrambi. 
 Harpreet Sahota: Domanda di follow-up, basata su quello che dicevi prima sull'imprenditorialità 

Italian: 
 e come se stai per diventare un imprenditore pensa di più alla risoluzione di un problema 
 invece di arricchirsi. 
 Quali sono alcune qualità che un imprenditore coltiva o in cui vorrebbe essere imprenditore 
 concerto che coltiva dentro di sé per farlo accadere? 
 Charles Wheelan: Uno è la curiosità intellettuale. 
 Capire solo come funziona il mondo, perché le persone fanno quello che fanno. 
 Il secondo è chiaramente la passione, se guardi i primi imprenditori tecnologici, è perché 
 si preoccupano profondamente di qualcosa. 
 Il personal computer, nel caso dell'informatica di Bill Gates, sposato con il design e un 
 prodotto di rivestimento di facile utilizzo nel caso di Steve Jobs, questi non erano qualcuno 
 seduto a dire, come posso diventare ricco? 
 Queste erano passioni profonde, sposate a molti tratti della personalità che lo sono 
 associato al successo. 
 Quindi penso anche a una certa competenza in un ambito di studio. 
 Quindi non avrei potuto scrivere un libro di economia. 
 Non avevo un dottorato di ricerca in politiche pubbliche e non avevo passato molto tempo a scrivere. 

English: 
and how if you're going to become an
entrepreneur think more about solving a problem
instead of getting rich.
What are some qualities that an entrepreneur are
cultivating or a would be entrepreneur in
concert cultivating within themselves
to make that happen?
Charles Wheelan:
One is intellectual curiosity.
Just understanding how the world works,
why people do what they do.
The second is clearly passion, if you look
at the early tech entrepreneurs, it's because
they care deeply about something.
The personal computer, in the case of Bill
Gates computing, married to design and a
consumer friendly facing product in the case
of Steve Jobs, these weren't somebody
sitting around saying, how can I get rich?
These were deep seated passions, married to
lots of personality traits that are
associated with success.
So then I think also some
competence in an area of study.
So I couldn't have written an economics book.
I didn't have a PHD in public policy
and hadn't spent a lot of time writing.

Italian: 
 Ha anche avuto modo di essere abbastanza bravo in qualcosa, ma penso che quel matrimonio di capacità 
 con interessi intellettuali, la passione per qualche argomento è di solito al centro di 
 ciò che porta a una svolta imprenditoriale. 
 Harpreet Sahota: Quindi se riusciamo a procurarci un telefono magico che ci ha permesso di contattare il ventenne Charlie, cosa 
 glielo diresti. Per prima cosa, dicci cosa stava facendo Charlie ventenne e cosa avrebbe fatto cosa 
 consiglio che gli daresti per fargli superare qualunque cosa stesse passando in quel momento 
 momento? 
 Charles Wheelan: Penso che la prima cosa che direi è, sì, diventerai uno scrittore. 
 Rimani fedele. Mia madre, che è una persona meravigliosa ma non sempre la più disponibile 
 per sfidare lo status quo, mi diceva, tipo, smetti di scrivere nel tuo diario e 
 concentrati sui tuoi compiti, perché quella era chiaramente una passione che avevo sviluppato. 
 A proposito, ho tenuto un diario da quando avevo 19, 18, 17 anni fino ad oggi, volumi e 
 volumi. Quindi, davvero, quella era la mia passione e lei non riusciva a capire che stavo per farlo 
 trasformalo in una carriera professionale. 

English: 
He also got to be pretty good at something
but I think that that marriage of capacity
with intellectual interests, with passion for some
subject is usually at the heart of
what leads some entrepreneurial breakthrough.
Harpreet Sahota:
So if we can get a magic telephone that
allowed us to contact 20 year old Charlie, what
would you tell him. First, tell us what 20 year
old Charlie was up to and what would what
advice would you give him to to get him
through whatever he was going through at that
moment?
Charles Wheelan:
I think first thing I would say
is, yes, you will become a writer.
Just stick with it. My mother, who is a
wonderful person but not always the most willing
to challenge the status quo, used to tell
me, like, stop writing in your journal and
focus on your schoolwork, because that was
clearly a passion that I had developed.
By the way, I've kept a journal ever since I
was 19, 18, 17 to this day, volumes and
volumes. So really, that was my passion and
she just couldn't understand I was going to
turn that into a professional career.

Italian: 
 Quindi penso che direi al 20 Charlie, tipo, sai, sei proprio qui. 
 Insisti. Non lasciare che ti picchiano. 
 E poi penso che l'altra cosa che direi è continuare a invertire la tendenza quando pensi 
 ha senso. La maggior parte delle persone, spero che i miei compagni di classe abbiano continuato a fare consulenze e 
 finanza. Non c'era nessuno nella mia cerchia di pari che avesse ottenuto un dottorato di ricerca. 
 I miei genitori non hanno nessuno con un dottorato di ricerca. 
 Pensavano che fosse da qualche parte tra una curiosità e una cosa folle da fare. 
 In effetti, era esattamente ciò che era importante per mettermi in un percorso di carriera in cui avrei potuto essere un 
 scrittore e avere una conoscenza profonda e sostanziale di qualcosa. 
 Quindi penso che all'età di 20 anni, ho avuto la sensazione che le persone stessero correndo in una direzione che io 
 non voleva correre. E c'era una mentalità da branco e molte persone mi dicevano che sarei andato 
 con la mandria. E ci vuole un po 'di coraggio, penso, solo per farsi da parte e dire, no, io 
 voglio andare oltre quella direzione. 
 Quindi penso che incoraggerei quel ventenne a tenermi stretto alle mie pistole. 
 Harpreet Sahota: È davvero un buon consiglio anche oggi. 
 Voglio dire, come me per esempio. Sono un maschio indiano, cresciuto in una famiglia di immigrati. 
 Ci sono solo tre scelte di carriera. 
 Dottore, avvocato, ingegnere. 

English: 
So I think I'd tell the 20
Charlie, like, you know, you're right here.
Stick with it. Don't let them
beat it out of you.
And then I think the other thing I would say
is continue to buck the trend when you think
it makes sense. Most people, I hope my
classmates mostly went on to do consulting and
finance. There was nobody in my immediate
peer circle who got a PhD.
My parents dont anybody with a PhD.
They thought it was somewhere between a
curiosity and an insane thing to do.
In fact, it was exactly what was important to set
me on a career path where I could be a
writer and have deep,
substantive knowledge of something.
So I think at age 20, I had this sense
that people were running in a direction that I
didn't want to run. And there was a herd mentality
and a lot of people telling me I'd go
with the herd. And it does take some courage, I
think, just to step aside and say, no, I
want to go over that direction.
So I think I would encourage that 20
year old just to stick by my guns.
Harpreet Sahota:
It's really good advice even today.
I mean, like me for example. I'm an
Indian male, grew up in an immigrant family.
There's only three career choices.
Doctor, lawyer, engineer.

Italian: 
 E ora è come se Internet avesse aperto lo spazio a possibili scelte di carriera 
 in modo tale che i miei genitori possano persino capirlo, giusto? 
 Ricordo che ho vissuto a Chicago per un po ', sono andato a scuola di specializzazione lì. 
 E mio padre può farmi visita ed è semplicemente sconcertato da tutti questi edifici e tutti questi condomini. 
 E 'tipo, cosa fanno tutte queste persone? 
 È come se non potessero essere tutti avvocati, dottori, ingegneri. 
 Charles Wheelan: Ho avuto una storia studentesca a questo proposito. 
 Si si. Studenti che vengono a chiedere consiglio. 
 Destra. Quindi ho avuto un giovane maschio indiano. 
 Quindi i genitori di prima generazione, un immigrato e sanno che erano le loro scelte di carriera 
 cosa hai spiegato, giusto? 
 Sai, stanno cercando di decidere se devo essere un avvocato, un ingegnere, un dottore. 
 E ho detto, va bene, beh, come, cosa vuoi fare? 
 E lui ha detto, voglio davvero essere un drammaturgo. 
 Ho pensato, oh, caro Dio, posso solo immaginare. 
 Quanto dovresti cercare di essere un drammaturgo, ma immagino che torni indietro e lo racconti 
 genitori, oh, il professor Wheelan ha detto che dovrei provare a fare il drammaturgo e immaginarli 
 invadendo il mio ufficio. 
 Questo è lo sai, devi fare quello che vuoi. 

English: 
And now it's it's like the Internet has opened
up the space of possible career choices in
such a way that my parents
can even fathom it, right?
I remember I lived in Chicago for a
while, I went to grad school there.
And my dad can visit me and he's just
baffled by all these buildings and all these condos.
He's like, what do all these people do?
He's like they can't all
be lawyers, doctors, engineers.
Charles Wheelan:
I had a student story in that regard.
Yeah, yeah. Students coming
to ask for advice.
Right. So I had a young Indian male.
So first generation parents, an immigrant and
they know their career choices were about
what you elucidated, right?
You know, they're trying to decide whether
I should be a lawyer, engineer, doctor.
And I said, all right, well, like,
what do you want to do?
And he said, I really
want to be a playwright.
I thought, oh, dear God, I can only imagine.
How well you should try to be a playwright
but I imagine him going back and telling his
parents, oh, Professor Wheelan said I should try
to be a playwriting and imagine them
storming my office.
That's you know, you've got to you
got to do what you want.

English: 
And I think the other thing is if at
some point lots of evidence suggests you're not very
good at playwrighting, then you got to pivot.
I mean, there is know that's
what the standard commensal speak.
If you stick, follow your
heart, you'll be successful.
I'm never going to be
an NBA basketball player.
That's just not in the car.
So there is a certain amount
of kind of being self aware.
But if you've got the passion and the
rudiments of the skill, then you certainly won't
become a playwright. If you go to law
school or if you become a lawyer.
Harpreet Sahota:
What motivates you?
Charles Wheelan:
I really like what I do at present.
I'm writing a lot of fiction.
There've been so many points in my life where I've
said to myself, is this crazy or am I
wasting my time at this?
And began, for example even during my
PhD like this is so long.
All my friends are business
school is two years.
And you know exactly when you're done.
And I'm four years are
five years and it's indeterminate.
You're not done until your thesis Advisers say
you're done, which is a strange kind of
uncertainty. And my parents are like,
why are you getting abused again?

Italian: 
 E penso che l'altra cosa sia se a un certo punto molte prove suggeriscono che non sei molto 
 bravo a fare il drammaturgo, poi devi fare il perno. 
 Voglio dire, c'è il sapere che è ciò che parla il commensale standard. 
 Se ti attacchi, segui il tuo cuore, avrai successo. 
 Non diventerò mai un giocatore di basket NBA. 
 Non è solo in macchina. 
 Quindi c'è un certo tipo di consapevolezza di sé. 
 Ma se hai la passione ei rudimenti dell'abilità, allora sicuramente no 
 diventare un drammaturgo. Se vai a scuola di legge o se diventi un avvocato. 
 Harpreet Sahota: Cosa ti motiva? 
 Charles Wheelan: Mi piace molto quello che faccio attualmente. 
 Sto scrivendo molta narrativa. 
 Ci sono stati così tanti momenti nella mia vita in cui mi sono detto, è pazzo o sono io 
 sprecando il mio tempo in questo? 
 E cominciò, per esempio, anche durante il mio dottorato di ricerca così lungo. 
 Tutti i miei amici sono business school da due anni. 
 E sai esattamente quando hai finito. 
 E io sono quattro anni sono cinque anni ed è indeterminato. 
 Non hai finito fino a quando i tuoi consulenti della tesi non dicono che hai finito, il che è strano 
 incertezza. E i miei genitori dicono, perché vieni di nuovo abusato? 

English: 
Later on, when I was trying to get a job
with the economists, I spent a year reaching out
to them, sending them articles and
faxes and calling periodically anything.
You know, you might not hear that.
Of course, things fall in my direction.
Fast forward a long way to the novel.
I wrote the novel before I
had any hope of publishing it.
I remember sitting here in this desk, copy
editing it, thinking like, is this crazy?
Like, Wow, why am I spending
so much time on fiction?
So I think what motivates me is because I like
doing it and I think it's good and it's
consistent with my long term interests.
So I think there's some kind of inner compass
that tells me what I should spend my time
on right now, writing short stories which
are even less commercial than novels.
But I feel like I've got things to say.
So I would describe myself as
a very intrinsically, almost exclusively, intrinsically
motivated person.
I left one job and went to another job and
the first job like, well, you know, can we pay
you more? And I thought, am I like, no, actually
the place I'm going is going to pay me
less. How do you respond to that?
Oh, we'll pay you even less than their pay.
Like I said, it just didn't.

Italian: 
 Più tardi, quando stavo cercando di trovare un lavoro con gli economisti, ho passato un anno a contattarli 
 a loro, inviando loro articoli e fax e chiamando periodicamente qualsiasi cosa. 
 Sai, potresti non sentirlo. 
 Ovviamente le cose vanno nella mia direzione. 
 Avanti veloce fino al romanzo. 
 Ho scritto il romanzo prima di avere qualche speranza di pubblicarlo. 
 Ricordo di essermi seduto qui su questa scrivania, copiandolo e modificandolo, pensando, è pazzo? 
 Tipo, Wow, perché passo così tanto tempo nella narrativa? 
 Quindi penso che ciò che mi motiva sia perché mi piace farlo e penso che sia buono e lo sia 
 coerente con i miei interessi a lungo termine. 
 Quindi penso che ci sia una sorta di bussola interiore che mi dice cosa dovrei dedicare al mio tempo 
 in questo momento, scrivendo racconti che sono anche meno commerciali dei romanzi. 
 Ma mi sento come se avessi cose da dire. 
 Quindi mi descriverei come molto intrinsecamente, quasi esclusivamente, intrinsecamente 
 persona motivata. 
 Ho lasciato un lavoro e sono andato a un altro lavoro e il primo lavoro come, beh, sai, possiamo pagare 
 tu di più? E ho pensato, dico, no, in realtà il posto in cui sto andando mi pagherà 
 Di meno. Come rispondi a questo? 
 Oh, ti pagheremo anche meno della loro paga. 
 Come ho detto, semplicemente non l'ha fatto. 

Italian: 
 Probabilmente avrei dovuto chiedere di più, ma non si trattava solo di un'ortografia migliore. 
 Harpreet Sahota: Voglio dire, quello che hai appena detto mi ha risuonato così tanto. 
 Ieri stavo avendo questa esatta conversazione con mia moglie. 
 Cosa diavolo sto facendo con questo podcast? 
 Sono pazzo a passare ogni ora di veglia al di fuori del mio lavoro a tempo pieno, tipo, mi sveglio alle 4:00 
 Sto modificando il podcast, lo trascrivo, lo mixo, lo inserisco - come quello che sono 
 facendo? Tipo, letteralmente esattamente quello che stai dicendo. 
 Sono pazzo? Cosa sto facendo. 
 Charles Wheelan: Sai, spesso quando le cose non funzionano, c'è un valore residuo che si scopre 
 per essere anche un punto di svolta. 
 Quindi, quando ero all'università, pensavo che volevo davvero scrivere sceneggiature. 
 Probabilmente ho scritto nove o dieci sceneggiature. 
 In realtà non ne ho venduto uno. 
 Non è mai stato trasformato in un film, ma finora si dice che non sono uno sceneggiatore in questo momento. 
 Quindi è stato molto tempo e impegno. 
 Ma, sai, quando mi sono seduto per scrivere il romanzo, ero davvero bravo con i dialoghi. 
 E infatti, ho appena venduto un racconto e parte dell'appello era tipo, wow, questo è 
 dialoghi davvero scattanti. 

English: 
I probably should have asked for more, but
it just wasn't just spelling a better fit.
Harpreet Sahota:
I mean, what you just said
resonated with me so much.
I was having this exact
conversation with my wife yesterday.
It's like what the hell am
I doing with this podcast?
Am I crazy spending every waking hour outside of
my full-time job, like, I'm up at 4:00
a.m. editing the podcast, transcribing it, mixing it,
putting each - like what am I
doing? Like, literally exactly
what you're saying.
Am I crazy? What am I doing.
Charles Wheelan:
You know, often when things don't work, there's
some residual value there that turns out
to be a game changer as well.
So when I was in grad school, I got in
my mind that I really wanted to write screenplays.
I probably wrote like nine or 10 screenplays.
I didn't actually sell one.
It was never made into a movie but so
far it say I'm not a screenwriter right now.
So that was a lot of time and effort.
But, you know, when I sat down to write
the novel, I was really good at dialogue.
And in fact, I just sold a short story and
part of the appeal was like, wow, this is
really snappy dialogue.

Italian: 
 In effetti le recensioni, diceva il romanzo, sai, parte di ciò che fa funzionare il libro sei tu 
 ha detto, beh, una sceneggiatura è tutta dialogo, giusto? 
 Questo è praticamente tutto ciò che lo sceneggiatore mette. 
 Il resto verrà ripreso dalla telecamera. 
 Allora, come sei venticinque anni dopo, questa abilità che affino che sembra essere una 
 il vicolo cieco all'epoca risulta non essere stato affatto un vicolo cieco. 
 Harpreet Sahota: È molto, molto stimolante. 
 Allora quale canzone hai in ripetizione in questo momento? 
 Charles Wheelan: ho Gloria Naylor, sopravviverò. 
 L'ho ascoltato. 
 Vado molto in bicicletta e ho questa playlist. 
 Ed è quello a cui ho aggiunto più di recente. 
 Penso che sia una specie di melodia orecchiabile. 
 È nostalgico di quando sono cresciuto, ma dato che stiamo facendo tutti quarantena e cose simili, tu 
 sai, sopravviverò ha ancora più risonanza di quanto non fosse in passato. 
 Harpreet Sahota: Dr. Wheelan, come possono le persone connettersi con te? 
 Dove possono trovarti? 
 Charles Wheelan: Sì. Quindi il mio sito Web è Nakadeconomics.com che è una specie di pagina di destinazione per tutti gli altri 
 cose che accadono nella mia vita. 
 Penso che therationing.com anche molto prima di me. 

English: 
In fact the reviews, the novel said, you know,
part of what makes the book work is you
said, well, a screenplay
is all dialogue, right?
That's pretty much all
the screenwriter puts in.
The rest of is gonna be
picked up by the camera.
So what are you like twenty five years later, this
skill that I refine that seem to be a
dead end at the time turns out to
not have been a dead end at all.
Harpreet Sahota:
It's very, very inspiring.
So what song do you have on repeat right now?
Charles Wheelan:
I've got Gloria Naylor, I will survive.
I've been listening to that.
I do a lot of bike
riding and I've got this playlist.
And that's the one that
I've added most recently to.
I think it's kind of a catchy tune.
It's nostalgic from when I grew up but as
we're all doing quarantine and the like, you
know, I will survive has even more
resonance than it did in the past.
Harpreet Sahota:
Dr. Wheelan, how can people connect with you?
Where can they find you?
Charles Wheelan:
Yes. So my Web site is Nakadeconomics.com that's kind
of a landing page for all the other
things going on in my life.
I think therationing.com also well
before I did there.

English: 
You can find that book anywhere but I tend to
pop up, as you know, in lots of different
domains.
Harpreet Sahota:
Thank you so, so much for
popping off in my domain.
I really appreciate you taking time out
your schedule to be here today.
Thank you. Thank you so much.
Charles Wheelan:
Thank you. Good luck with the podcast,
with parenting, which is, I will say
parenthetically a humbling process.
Good luck. It was fun.

Italian: 
 Puoi trovare quel libro ovunque, ma tendo ad apparire, come sai, in molti diversi 
 domini. 
 Harpreet Sahota: Grazie mille per essere saltato fuori nel mio dominio. 
 Apprezzo davvero che ti prenda del tempo per essere qui oggi. 
 Grazie. Grazie mille. 
 Charles Wheelan: Grazie. Buona fortuna con il podcast, con la genitorialità, che è, dirò 
 tra parentesi un processo umiliante. 
 In bocca al lupo. È stato divertente. 
