# Discussion on Controversial Data Analysis - Original post: https://www.twitter.com/i/status/2118449257351106850 - Source account: [@BastionMediaFR](https://x.com/BastionMediaFR) - Source language: French - Target language: Polish - Duration: 4:11 - Published: 2026-11-06 - Machine translated. Check the original before quoting. - Canonical URL: https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis ## Transcript [0:00](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis) Zawsze wiarygodne dane i osoby, które odmawiały składania kontrowersyjnych oświadczeń. [0:03](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=3) W tym tygodniu znaleźliście się w samym centrum dziwnej kontrowersji. [0:06](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=6) Możemy o tym porozmawiać? Tak, no jasne. [0:09](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=9) Co się stało? No więc… eee… w skrócie… w skrócie mówiąc. [0:12](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=12) Wśród ponad siedemdziesięciu osób sądzonych w trybie przyspieszonym — Chodziło o siedemnastego października, prawda? [0:17](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=17) Na siedemnastego października wywnioskowaliście, że siedemdziesiąt pięć procent nosiło imiona arabsko-muzułmańskie lub afrykańskie. [0:24](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=24) Cała fachosfera, nasi sąsiedzi z góry, była zachwycona. [0:27](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=27) No właśnie, eee, jak przy każdym tego rodzaju wydarzeniu, wszyscy mówią, co im ślina na język przyniesie, a naszą robotą jest próbować podawać punkty odniesienia, i przedstawiać dane liczbowe. [0:37](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=37) Rozmawialiśmy o tym przed chwilą. I tak zastosowaliśmy metodę imion którą od dawna stosuje się w socjologii gdy SOS Racisme lub inni przeprowadzają testy dyskryminacji, wiecie, wysyła się anonimowe CV… Mh. [0:51](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=51) Wysyła się to samo CV, raz jest Jérôme, a raz Karim albo ktoś inny i sprawdza się, ile CV zostało przyjętych, a ile nie. [0:56](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=56) Eee, gdy „Libération”, gazeta z grupy Bolloré, w 2012 roku opublikowało artykuł o tytule „Równość i różnorodność, zablokowane gabinety”. [1:05](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=65) Chodziło o pokazanie, że w gabinetach ministerialnych było bardzo niewiele osób pochodzących z… [1:09](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=69) tego, co nazywano różnorodnością, czyli z rodzin imigranckich. [1:12](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=72) To też była metoda imion. Ale to wszystko służy potępianiu rasizmu. [1:15](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=75) No właśnie, chodzi o… Ale czy to po to, żeby móc dotrzeć do sedna sprawy, eee, wziąć siedemdziesiąt imion, sie-sie… Siedemdziesiąt. [1:22](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=82) Powiedzieć, że siedemdziesiąt pięć procent… to imiona obcego pochodzenia, jakieś imiona maghrebskie? Co chcieliście udowodnić? [1:27](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=87) Bo dlaczego to zrobiliście? Dlaczego to zrobiliśmy? [1:29](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=89) Bo, eee, trwała już kontrowersja, która narastała wokół, wokół tej sprawy, więc chcieliśmy ująć to w liczby, mówiąc: czy jest, czy nie ma nadreprezentacji? [1:37](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=97) Siedemdziesiąt, to niepoważne. Było ponad tysiąc osób, eee, postawionych przed sądem. [1:39](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=99) No oczywiście, ale my, my się… My opieramy się na liczbach. [1:41](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=101) Właśnie w tym problem, Jérôme Fourquet… Opieramy się na liczbach. [1:44](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=104) O metodzie. Chyba zgodzicie się, że ta metoda ma jednak swoje słabe punkty. [1:47](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=107) Po prostu podaję kilka wskazówek. Zaczyna pan swoją metodę od… od wycinków prasowych. [1:52](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=112) Aż chce się powiedzieć: „No, pan… Bez wycinków, bez artykułów, prawda?” [1:54](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=114) Oczywiście, chodzi o artykuły prasowe. No więc chcielibyśmy pana zapytać, jaką prasę pan czytał. [1:57](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=117) Jest prasa opiniotwórcza. Eee, skupia się pan, jak już mówiliśmy, na imionach arabsko-muzułmańskich lub afrykańskich. [2:03](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=123) Tutaj też mam ochotę powiedzieć panu: Co to znaczy imię arabsko-muzułmańskie? [2:06](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=126) Co to znaczy imię afrykańskie? Sarah, Jasmine. [2:09](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=129) Do której kategorii zalicza pan Sarah? Jest jeszcze coś, i to może być najpoważniejsze, i właśnie to mówi Jean-Michel, Czyli opieracie się na imionach siedemdziesięciu osób spośród 917 osób w trybie przyspieszonym, czyli ośmiu procentach. [2:22](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=142) Opieracie się na ośmiu procentach. To podstawa, na której udało nam się przeanalizować dostępne materiały i zdobyć dane. [2:26](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=146) Ale tak, tylko że w takim razie nie wiemy nawet, czy te osoby, o których mówicie, czyli osoby o imionach arabsko-muzułmańskich lub afrykańskich, nie wiemy nawet, dlaczego stają przed sądem—Tak. [2:36](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=156) A przede wszystkim, czy zostały skazane. [2:38](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=158) Nie powiedziałem, że zostały skazane. Powiedziałem: bierzemy korpus, to osoby, które stanęły przed sądem, a prasa, i cała prasa, nie wybraliśmy konkretnego tytułu, wzięliśmy prasę regionalną. [2:49](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=169) Właściwie zebraliśmy wszystko, co udało nam się znaleźć, żeby mieć możliwie największy korpus. [2:53](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=173) Gdybyśmy mogli zdobyć więcej przykładów, zrobilibyśmy to. [2:57](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=177) Mimo wszystko zajęło wiele godzin, żeby wszystko, eee, skompilować. [2:59](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=179) Tak. I właśnie przyjrzeliśmy się, żeby spróbować, spróbować wyznaczyć granicę, bo wiedzieliśmy, że scena polityczna zaczynała się zaogniać wokół tego tematu. I właśnie to zrobiliśmy. [3:10](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=190) Ale wie pan, że w takich sprawach politycy wykorzystują sytuację. [3:12](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=192) Przyznaje pan, że podeszliście do tego zbyt lekko? [3:14](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=194) Nie, tu nie chodzi o lekkomyślność, chodzi o to, że próbowaliśmy to ocenić za pomocą dostępnych nam narzędzi. [3:18](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=198) A co do wykorzystywania — ale czy przyznaje pan, że— Nie, nie, wykorzystywanie polityczne, wie pan, jeśli tego nie robimy, polityczne zawłaszczenie polega na tym, że mówi się: albo to nie istnieje, albo że istnieje tylko to. [3:28](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=208) Rozumiecie? I w pewnym momencie, naszym zadaniem, tak jak zadaniem reportera czy dziennikarza, jest próba opisania rzeczywistości za pomocą narzędzi, i ograniczeń, które są, eee, jej własne. I właśnie tego próbowaliśmy. [3:37](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=217) Wiarygodnych narzędzi, prawda? Wiarygodnych narzędzi. [3:38](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=218) A przynajmniej, kiedy ujawniacie jakąś informację, jest ona niepodważalna. [3:41](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=221) A tymczasem tutaj można ją podważyć. Ale wyjaśniamy, na jakiej podstawie to zostało, zostało zrobione. [3:46](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=226) Nie mówimy więc, że to objawiona prawda. [3:48](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=228) Opieramy się na tym zbiorze danych, do którego mieliśmy dostęp. Mhm. [3:51](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=231) Pokazujemy też na przykład, że ponad 90 procent osób w tym zbiorze to, w tym zbiorze, mężczyźni, co jest, eee, zgodne ze statystykami które minister sprawiedliwości przekazał na temat wszystkich osób, których sprawy zostały odroczone. [4:03](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=243) My, na-nasza praca polega też na pobieraniu próbek. [4:06](https://preview.translate.mom/transcript/qxsI1H0IoKRw/transcript-of-discussion-on-controversial-data-analysis?t=246) No dobrze, rozmawialiśmy o tym. Eee, co, co was interesuje w najbliż-