ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com
TED2011

Deb Roy: The birth of a word

ديب روي: ميلاد كلمة

Filmed:
2,809,941 views

أراد ديب روي - الباحث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا MIT- فهم كيف يتعلم طفله اللغة-- فقام بتوصيل منزله بكاميرات فيديو ليلتقط كل لحظه (مع بعض الاستثناءات) من حياة ابنه، ثم قام بتحليل 90.000 ساعة من الفيديوهات المصورة في المنزل لمشاهدة لفظ "جااااا" يتحول تدريجيا الى "ماء". بحث ملئ بمعلومات ذات آثار عميقه على كيفيه اكتسابنا المعرفة.
- Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs. Full bio

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

00:15
Imagineتخيل if you could recordسجل your life --
0
0
4000
تخيل اذا تمكنت من تسجيل حياتك- -
00:19
everything you said, everything you did,
1
4000
3000
كل ما قلته، و كل ما فعلته
00:22
availableمتاح in a perfectفي احسن الاحوال memoryذاكرة storeمتجر at your fingertipsالأصابع,
2
7000
3000
محفوظ في ذاكره مثاليه مخزنه و رهن اشارتك،
00:25
so you could go back
3
10000
2000
فيمكنك العوده بالزمن للوراء
00:27
and find memorableبارز momentsلحظات and reliveتخفيف them,
4
12000
3000
لتجد لحظات لا تنسى، و تعيد استرجاعها،
00:30
or siftنخل throughعبر tracesآثار of time
5
15000
3000
وتغربل خلال آثار من الزمن
00:33
and discoverاكتشف patternsأنماط - رسم in your ownخاصة life
6
18000
2000
و تكتشف أنماط في حياتك الخاصة
00:35
that previouslyسابقا had goneذهب undiscoveredغير المكتشفة.
7
20000
3000
التي لم تكتشفها من قبل.
00:38
Well that's exactlyبالضبط the journeyرحلة
8
23000
2000
حسنا، هذه بالضبط الرحلة
00:40
that my familyأسرة beganبدأت
9
25000
2000
التي بدأتها عائلتي
00:42
fiveخمسة and a halfنصف yearsسنوات agoمنذ.
10
27000
2000
منذ خمس سنوات و نصف.
00:44
This is my wifeزوجة and collaboratorمتعاون, RupalRupal.
11
29000
3000
هذه زوجتي و المتعاونه معي، روبال.
00:47
And on this day, at this momentلحظة,
12
32000
2000
و في هذا اليوم، في هذه اللحظة،
00:49
we walkedمشى into the houseمنزل with our first childطفل,
13
34000
2000
دخلنا الى المنزل حاملين طفلنا الأول،
00:51
our beautifulجميلة babyطفل boyصبي.
14
36000
2000
طفلنا الرضيع الجميل.
00:53
And we walkedمشى into a houseمنزل
15
38000
3000
و دخلنا الى منزل
00:56
with a very specialخاص home videoفيديو recordingتسجيل systemالنظام.
16
41000
4000
يملك نظام خاص جدا لتسجيل الفيديوهات المنزلية
01:07
(Videoفيديو) Man: Okay.
17
52000
2000
(فيديو) رجل: حسنا.
01:10
Debديب Royروي: This momentلحظة
18
55000
1000
ديب روي: هذه اللحظة
01:11
and thousandsالآلاف of other momentsلحظات specialخاص for us
19
56000
3000
و الاف اللحظات الأخرى الخاصة لدينا،
01:14
were capturedالقبض in our home
20
59000
2000
التقطت في منزلنا
01:16
because in everyكل roomمجال in the houseمنزل,
21
61000
2000
لأنه في كل غرفة في منزلنا،
01:18
if you lookedبدا up, you'dكنت see a cameraالة تصوير and a microphoneميكروفون,
22
63000
3000
اذا نظرت للأعلى، سترى كاميرا و مايكرفون،
01:21
and if you lookedبدا down,
23
66000
2000
و اذا نظرت الى الأسفل،
01:23
you'dكنت get this bird's-eyeعين الطائر viewرأي of the roomمجال.
24
68000
2000
ستحصل على منظور علوي للغرفه.
01:25
Here'sمن هنا our livingالمعيشة roomمجال,
25
70000
3000
هذه غرفة المعيشه خاصتنا،
01:28
the babyطفل bedroomغرفة نوم,
26
73000
3000
غرفة الطفل،
01:31
kitchenمطبخ, diningالطعام roomمجال
27
76000
2000
المطبخ، غرفة الطعام
01:33
and the restراحة of the houseمنزل.
28
78000
2000
و باقي أنحاء المنزل.
01:35
And all of these fedتغذيها into a discالقرص arrayمجموعة مصفوفة
29
80000
3000
و كل هذه تخزن في قرص مصفوف
01:38
that was designedتصميم for a continuousمستمر captureأسر.
30
83000
3000
و التي صممت للتسجيل المستمر.
01:41
So here we are flyingطيران throughعبر a day in our home
31
86000
3000
فها هنا نحن نمر سريعا على يوم في منزلنا
01:44
as we moveنقل from sunlitمشمس morningصباح
32
89000
3000
حيث ننتقل من صباح مشرق
01:47
throughعبر incandescentساطع eveningمساء
33
92000
2000
الى مساء متوهج
01:49
and, finallyأخيرا, lightsأضواء out for the day.
34
94000
3000
و أخيرا، انطفاء الأضواء معلنة نهاية اليوم.
01:53
Over the courseدورة of threeثلاثة yearsسنوات,
35
98000
3000
خلال فترة ثلاث سنوات،
01:56
we recordedمسجل eightثمانية to 10 hoursساعات a day,
36
101000
2000
سجلنا نحو ثمان الى عشر ساعات،
01:58
amassingتكديس roughlyبقسوة a quarter-millionربع مليون hoursساعات
37
103000
3000
مما شكل ما يقارب ربع مليون ساعة
02:01
of multi-trackمتعدد المسارات audioسمعي and videoفيديو.
38
106000
3000
و من مقاطع صوتيه و مرئية متعددة المسارات.
02:04
So you're looking at a pieceقطعة of what is by farبعيدا
39
109000
2000
فأنتم تنظرون الأن الى مقطع مما هو حتى الأن
02:06
the largestأكبر home videoفيديو collectionمجموعة ever madeمصنوع.
40
111000
2000
أكبر مجموعه تسجيلات فيديو في التاريخ.
02:08
(Laughterضحك)
41
113000
3000
(ضحك)
02:11
And what this dataالبيانات representsيمثل
42
116000
2000
و ما تمثله هذه البيانات
02:13
for our familyأسرة at a personalالشخصية levelمستوى,
43
118000
4000
لأسرتنا على المستوى الشخصي،
02:17
the impactتأثير has alreadyسابقا been immenseهائل,
44
122000
2000
كان له كبير الأثر،
02:19
and we're still learningتعلم its valueالقيمة.
45
124000
3000
و لازلنا نتعلم قيمته.
02:22
Countlessلا يحصى momentsلحظات
46
127000
2000
لحظات لا تعد
02:24
of unsolicitedالمرغوب فيها naturalطبيعي >> صفة momentsلحظات, not posedطرحت momentsلحظات,
47
129000
3000
من اللحظات الطبيعية العفوية، لحظات غير مصطنعة،
02:27
are capturedالقبض there,
48
132000
2000
التقطت هناك،
02:29
and we're startingابتداء to learnتعلم how to discoverاكتشف them and find them.
49
134000
3000
و لقد بدأنا نتعلم كيف نكتشفها و نجدها،
02:32
But there's alsoأيضا a scientificعلمي reasonالسبب that droveقاد this projectمشروع,
50
137000
3000
و لكن هنالك أيضا سبب علمي كان الدافع وراء هذا المشروع،
02:35
whichالتي was to use this naturalطبيعي >> صفة longitudinalطولي dataالبيانات
51
140000
4000
و الذي كان استخدام كل هذه البيانات الطولية الطبيعية
02:39
to understandتفهم the processمعالج
52
144000
2000
لفهم العملية
02:41
of how a childطفل learnsيتعلم languageلغة --
53
146000
2000
التي يتعلم بها الطفل اللغة- -
02:43
that childطفل beingيجرى my sonابن.
54
148000
2000
و كون هذا الطفل ابني.
02:45
And so with manyكثير privacyالإجمالية provisionsأحكام put in placeمكان
55
150000
4000
و هكذا و مع اتخاذ العديد من الاحتياطات لحفظ الخصوصية
02:49
to protectيحمي everyoneكل واحد who was recordedمسجل in the dataالبيانات,
56
154000
3000
لحماية كل من هو مسجل في هذه البيانات،
02:52
we madeمصنوع elementsعناصر of the dataالبيانات availableمتاح
57
157000
3000
جعلنا عناصر من البيانات متوفرة
02:55
to my trustedموثوق به researchابحاث teamالفريق at MITMIT
58
160000
3000
لدى فريق البحث الأهل للثقة في MIT
02:58
so we could startبداية teasingإغاظة apartبعيدا، بمعزل، على حد patternsأنماط - رسم
59
163000
3000
لكي نتمكن من استخراج أنماط
03:01
in this massiveكبير dataالبيانات setجلس,
60
166000
3000
في هذه المجموعة الهائلة من البيانات،
03:04
tryingمحاولة to understandتفهم the influenceتأثير of socialاجتماعي environmentsالبيئات
61
169000
3000
لمحاولة فهم تأثير البيئات الاجتماعية
03:07
on languageلغة acquisitionاستحواذ.
62
172000
2000
في تعلم و إكتساب اللغة.
03:09
So we're looking here
63
174000
2000
فنحن نشاهد هنا
03:11
at one of the first things we startedبدأت to do.
64
176000
2000
واحدة من أوائل الأشياء التي بدأنا بها.
03:13
This is my wifeزوجة and I cookingطبخ breakfastوجبة افطار in the kitchenمطبخ,
65
178000
4000
هذه أنا و زوجتي نعد الافطار في المطبخ.
03:17
and as we moveنقل throughعبر spaceالفراغ and throughعبر time,
66
182000
3000
و بينما ننتقل في المكان و الزمان،
03:20
a very everydayكل يوم patternنمط of life in the kitchenمطبخ.
67
185000
3000
نمط حياة تقليدي جدا في المطبخ.
03:23
In orderطلب to convertتحول
68
188000
2000
من أجل تحويل
03:25
this opaqueمبهمة, 90,000 hoursساعات of videoفيديو
69
190000
3000
هذه الصورة المعتمة من 90.000 ساعة من الفيديو
03:28
into something that we could startبداية to see,
70
193000
2000
الى شئ يمكننا البدء في رؤيته،
03:30
we use motionاقتراح analysisتحليل to pullسحب. شد out,
71
195000
2000
نعتمد على التحليل الحركي لاستخراج،
03:32
as we moveنقل throughعبر spaceالفراغ and throughعبر time,
72
197000
2000
بينما نحن ننتقل في الوقت و الزمن،
03:34
what we call space-timeالزمكان wormsديدان.
73
199000
3000
ما نسميه ديدان المكان و الزمن.
03:37
And this has becomeيصبح partجزء of our toolkitأدوات
74
202000
3000
و قد أصبح هذا جزء من دليلنا الإرشادي
03:40
for beingيجرى ableقادر to look and see
75
205000
3000
لنتمكن من رؤية و ملاحظة
03:43
where the activitiesأنشطة are in the dataالبيانات,
76
208000
2000
أماكن النشاط في البيانات
03:45
and with it, traceأثر the patternنمط of, in particularبصفة خاصة,
77
210000
3000
و معها، تتبع نمطها، على وجه الخصوص،
03:48
where my sonابن movedانتقل throughoutعلى مدار the home,
78
213000
2000
عندما تنقل ابني في أرجاء المنزل،
03:50
so that we could focusالتركيز our transcriptionنسخ effortsجهود,
79
215000
3000
لكي نركز على جهودنا في مجال النسخ،
03:53
all of the speechخطاب environmentبيئة around my sonابن --
80
218000
3000
كل الأحاديث التي كونت البيئة المحيطة بابني--
03:56
all of the wordsكلمات that he heardسمعت from myselfنفسي, my wifeزوجة, our nannyمربية,
81
221000
3000
كل الكلمات التي سمعها مني، من زوجتي، أو المربية،
03:59
and over time, the wordsكلمات he beganبدأت to produceإنتاج.
82
224000
3000
و على مرور الوقت، الكلمات التي بدأ يكونها.
04:02
So with that technologyتقنية and that dataالبيانات
83
227000
3000
فاذن مع هذه التكنولوجيا، و هذه البيانات
04:05
and the abilityالقدرة to, with machineآلة assistanceمساعدة,
84
230000
2000
و القدرة على نسخ الحديث
04:07
transcribeنسخ speechخطاب,
85
232000
2000
بمساعدة الالات،
04:09
we'veقمنا now transcribedنسخت
86
234000
2000
تمكنا الآن من نسخ
04:11
well over sevenسبعة millionمليون wordsكلمات of our home transcriptsالنصوص.
87
236000
3000
أكثر من سبعة ملايين كلمة من الحديث الدائر في المنزل.
04:14
And with that, let me take you now
88
239000
2000
و مع هذا، دعوني اخذكم معي الان
04:16
for a first tourجولة into the dataالبيانات.
89
241000
3000
لجولة أولية في البيانات
04:19
So you've all, I'm sure,
90
244000
2000
فأنتم كلكم، أنا متأكد
04:21
seenرأيت time-lapseالوقت الفاصل videosأشرطة فيديو
91
246000
2000
شاهدتم مقاطع الفيديو بتقنية " الزمن الفاصل"
04:23
where a flowerزهرة will blossomزهر as you accelerateتسارع time.
92
248000
3000
حيث تزهر الزهرة عندما تزيد سرعة الزمن.
04:26
I'd like you to now experienceتجربة
93
251000
2000
أحب أن تختبروا الان
04:28
the blossomingازدهار of a speechخطاب formشكل.
94
253000
2000
ازهار شكل الكلام.
04:30
My sonابن, soonهكذا after his first birthdayعيد الميلاد,
95
255000
2000
كان ابني، مباشرة بعد عيد ميلاده الأول،
04:32
would say "gagaأبله" to mean waterماء.
96
257000
3000
يقول "جاجا" ليعني الماء
04:35
And over the courseدورة of the nextالتالى half-yearنصف سنة,
97
260000
3000
و على مر السنة التالية،
04:38
he slowlyببطء learnedتعلم to approximateتقريبي
98
263000
2000
تمكن ببطء من تقريب
04:40
the properلائق adultبالغ formشكل, "waterماء."
99
265000
3000
نطق الكلمة بالطريقة الصحيحة "ماء".
04:43
So we're going to cruiseرحلة بحرية throughعبر halfنصف a yearعام
100
268000
2000
فالان سوف نحلق في السنة الاولى
04:45
in about 40 secondsثواني.
101
270000
2000
في فترة 40 ثانية.
04:47
No videoفيديو here,
102
272000
2000
لا يوجد فيديو هنا،
04:49
so you can focusالتركيز on the soundصوت, the acousticsالصوتيات,
103
274000
3000
لكي تركزوا على الصوت، و الصوتيات،
04:52
of a newالجديد kindطيب القلب of trajectoryمسار:
104
277000
2000
لمسار من نوع جديد:
04:54
gagaأبله to waterماء.
105
279000
2000
من "جاجا" الى "ماء"
04:56
(Audioسمعي) Babyطفل: GagagagagagaGagagagagaga
106
281000
12000
"تسجيل صوتي": طفل:جاجاجاجاجاجا
05:08
Gagaأبله gagaأبله gagaأبله
107
293000
4000
جاجا جاجا جاجا
05:12
gugaguga gugaguga gugaguga
108
297000
5000
جوجا جوجا جوجا
05:17
wadaادا gagaأبله gagaأبله gugaguga gagaأبله
109
302000
5000
وادا جاجا جاجا جوجا جاجا
05:22
waderالطائر المخوض gugaguga gugaguga
110
307000
4000
وادى جوجا جوجا
05:26
waterماء waterماء waterماء
111
311000
3000
ماء ماء ماء
05:29
waterماء waterماء waterماء
112
314000
6000
ماء ماء ماء
05:35
waterماء waterماء
113
320000
4000
ماء ماء
05:39
waterماء.
114
324000
2000
ماء
05:41
DRالدكتور: He sure nailedمسمر it, didn't he.
115
326000
2000
ديب روي: لقد تمكن منها، أليس كذلك.
05:43
(Applauseتصفيق)
116
328000
7000
(تصفيق)
05:50
So he didn't just learnتعلم waterماء.
117
335000
2000
فاذن هو لم يتعلم كيف ينطق "ماء".
05:52
Over the courseدورة of the 24 monthsالشهور,
118
337000
2000
ففي فترة 24 شهرا،
05:54
the first two yearsسنوات that we really focusedركز on,
119
339000
3000
خلال السنتين الأوائل، والتي ركزنا عليهما
05:57
this is a mapخريطة of everyكل wordكلمة he learnedتعلم in chronologicalمرتب زمنيا orderطلب.
120
342000
4000
هذه خارطة لكل كلمة تعلمها وفقا للتسلسل الزمني.
06:01
And because we have fullممتلئ transcriptsالنصوص,
121
346000
3000
و لأنه لدينا النص كاملا،
06:04
we'veقمنا identifiedمحدد eachكل of the 503 wordsكلمات
122
349000
2000
حددنا كل الكلمات ال 503
06:06
that he learnedتعلم to produceإنتاج by his secondثانيا birthdayعيد الميلاد.
123
351000
2000
و التي تعلم نطقها مع سنته الثانية.
06:08
He was an earlyمبكرا talkerثرثار.
124
353000
2000
لقد بدأ الكلام مبكرا.
06:10
And so we startedبدأت to analyzeتحليل why.
125
355000
3000
و عندما بدأنا نحلل السبب.
06:13
Why were certainالمؤكد wordsكلمات bornمولود before othersالآخرين?
126
358000
3000
لماذا ولدت كلمات قبل البعض الاخر؟
06:16
This is one of the first resultsالنتائج
127
361000
2000
كانت هذه أولى النتائج
06:18
that cameأتى out of our studyدراسة a little over a yearعام agoمنذ
128
363000
2000
و التي نتجت من دراستنا قبل حوالي السنة.
06:20
that really surprisedمندهش us.
129
365000
2000
و التي فاجأتنا فعلا.
06:22
The way to interpretتفسر this apparentlyكما يبدو simpleبسيط graphرسم بياني
130
367000
3000
طريقة تفسير هذا التخطيط الذي يبدو سهلا
06:25
is, on the verticalعمودي is an indicationإشارة
131
370000
2000
و الذي يشير عموديا
06:27
of how complexمركب caregiverالرعاية utterancesالكلام are
132
372000
3000
الى مدى صعوبة نطق الكلام
06:30
basedعلى أساس on the lengthالطول of utterancesالكلام.
133
375000
2000
و الذي يعتمد على طول الكلمة المنطوق بها.
06:32
And the [horizontalأفقي] axisمحور is time.
134
377000
3000
و المحور العمودي هو الزمن.
06:35
And all of the dataالبيانات,
135
380000
2000
و كل البيانات،
06:37
we alignedالانحياز basedعلى أساس on the followingالتالية ideaفكرة:
136
382000
3000
نظمت تبعا للبيانات التالية:
06:40
Everyكل time my sonابن would learnتعلم a wordكلمة,
137
385000
3000
كل مرة كان يتعلم كلمة،
06:43
we would traceأثر back and look at all of the languageلغة he heardسمعت
138
388000
3000
كنا نسترجع كل العبارات التي كان قد سمعها
06:46
that containedيتضمن that wordكلمة.
139
391000
2000
التي تضمنت هذه الكلمة
06:48
And we would plotقطعة the relativeنسبيا lengthالطول of the utterancesالكلام.
140
393000
4000
و كنا نحسب الطول النسبي لتلك الألفاظ
06:52
And what we foundوجدت was this curiousفضولي phenomenaالظواهر,
141
397000
3000
و ما وجدناه كانت الظاهرة المثيره للاهتمام،
06:55
that caregiverالرعاية speechخطاب would systematicallyمنهجي dipغطس to a minimumالحد الأدنى,
142
400000
3000
بأن لغة الراعي كانت تتنازل الى الحد الأدنى،
06:58
makingصناعة languageلغة as simpleبسيط as possibleممكن,
143
403000
3000
مما جعل اللغة أبسط ما يكون،
07:01
and then slowlyببطء ascendصعد back up in complexityتعقيد.
144
406000
3000
و ثم تتصاعد تدريجيا الى الصعوبة مجددا.
07:04
And the amazingرائعة حقا thing was
145
409000
2000
و الشئ المدهش كان
07:06
that bounceوثب، ارتداد, that dipغطس,
146
411000
2000
هذه النقلة، هذا الانحدار،
07:08
linedمبطن up almostتقريبيا preciselyعلى وجه التحديد
147
413000
2000
توافق بدقة
07:10
with when eachكل wordكلمة was bornمولود --
148
415000
2000
انه و عند ولادة كل كلمة--
07:12
wordكلمة after wordكلمة, systematicallyمنهجي.
149
417000
2000
كلمة بعد كلمة ، و بطريقة منظمة.
07:14
So it appearsيبدو that all threeثلاثة primaryابتدائي caregiversمقدمي الرعاية --
150
419000
2000
مما يدل أن الثلاث رعاة الأساسيين--
07:16
myselfنفسي, my wifeزوجة and our nannyمربية --
151
421000
3000
أنا، زوجتي و المربية--
07:19
were systematicallyمنهجي and, I would think, subconsciouslyلا شعوريا
152
424000
3000
كنا بانتظام ، و اعتقد، باطنيا
07:22
restructuringإعادة الهيكلة our languageلغة
153
427000
2000
نحد من لغتنا
07:24
to meetيجتمع him at the birthولادة of a wordكلمة
154
429000
3000
لنتقابل معه عند ولادة كل كلمة من كلماته
07:27
and bringاحضر him gentlyبلطف into more complexمركب languageلغة.
155
432000
4000
و نأخذه برفق الى لغة أكثر تعقيدا.
07:31
And the implicationsآثار of this -- there are manyكثير,
156
436000
2000
و اثار هذا-- كثيرة!
07:33
but one I just want to pointنقطة out,
157
438000
2000
و لكن احداها و أحب أن أوضحها،
07:35
is that there mustيجب be amazingرائعة حقا feedbackردود الفعل loopsالحلقات.
158
440000
3000
انه هناك العديد من حلقات التغذية الإرتجاعية المذهلة.
07:38
Of courseدورة, my sonابن is learningتعلم
159
443000
2000
بالطبع، ابني يتعلم
07:40
from his linguisticلغوي environmentبيئة,
160
445000
2000
من بيئته اللغوية،
07:42
but the environmentبيئة is learningتعلم from him.
161
447000
3000
و لكن هذه البيئة تتعلم منه أيضا
07:45
That environmentبيئة, people, are in these tightضيق feedbackردود الفعل loopsالحلقات
162
450000
3000
هذه البيئة، أيها الجمهور، هي في حلقات الرد الضيقة
07:48
and creatingخلق a kindطيب القلب of scaffoldingسقالة
163
453000
2000
و التي تكون نوعا من السقالة
07:50
that has not been noticedلاحظت untilحتى now.
164
455000
3000
و التي لم تكن ملحوظة قبل هذا.
07:54
But that's looking at the speechخطاب contextسياق الكلام.
165
459000
2000
و لكن هذا بالنظر الى محتوى الكلام.
07:56
What about the visualبصري contextسياق الكلام?
166
461000
2000
ماذا عن المحتوى البصري؟
07:58
We're not looking at --
167
463000
2000
نحن ننظر الى--
08:00
think of this as a dollhouseبيت الدمية cutawayكوتاواي of our houseمنزل.
168
465000
2000
تخيلوا و كأنه مجسم دمى لمنزلنا.
08:02
We'veقمنا takenتؤخذ those circularدائري fish-eyeعين السمكة lensعدسة camerasكاميرات,
169
467000
3000
أخذنا هذه الكاميرات ذات أعين السمكة الدائرية،
08:05
and we'veقمنا doneفعله some opticalبصري correctionتصحيح,
170
470000
2000
و أضفنا بعض التعديلات البصرية،
08:07
and then we can bringاحضر it into three-dimensionalثلاثي الأبعاد life.
171
472000
4000
و عندها نستطيع اظهاره على شكل ثلاثي الأبعاد.
08:11
So welcomeأهلا بك to my home.
172
476000
2000
فمرحبا بكم فب منزلي.
08:13
This is a momentلحظة,
173
478000
2000
هذه هي اللحظة ،
08:15
one momentلحظة capturedالقبض acrossعبر multipleمضاعف camerasكاميرات.
174
480000
3000
و التي التقطت من خلال عدة كاميرات.
08:18
The reasonالسبب we did this is to createخلق the ultimateأقصى memoryذاكرة machineآلة,
175
483000
3000
و السبب وراء هذا هو تكوين ألة مطلقة للذاكرة،
08:21
where you can go back and interactivelyتفاعلي flyيطير around
176
486000
3000
حيث يمكن العودة و التحليق في المكان
08:24
and then breatheنفس video-lifeفيديو الحياة into this systemالنظام.
177
489000
3000
ثم اعادة الحياة الى النظام.
08:27
What I'm going to do
178
492000
2000
ما سأقوم بفعله
08:29
is give you an acceleratedمعجل viewرأي of 30 minutesالدقائق,
179
494000
3000
أن أعطيكم منظور مسرع في 30 دقيقة،
08:32
again, of just life in the livingالمعيشة roomمجال.
180
497000
2000
مجددا، من الحياة في غرفة المعيشة.
08:34
That's me and my sonابن on the floorأرضية.
181
499000
3000
هذا أنا و ابنى على الأرض.
08:37
And there's videoفيديو analyticsتحليلات
182
502000
2000
و هناك محللات للفيديو
08:39
that are trackingتتبع our movementsالحركات.
183
504000
2000
تتابع حركتنا.
08:41
My sonابن is leavingمغادرة redأحمر inkحبر. I am leavingمغادرة greenأخضر inkحبر.
184
506000
3000
ابني يخلف حبرا أحمر، و أن أخلف حبرا أخضر.
08:44
We're now on the couchأريكة,
185
509000
2000
نحن الان على الأريكة،
08:46
looking out throughعبر the windowنافذة او شباك at carsالسيارات passingعابر by.
186
511000
3000
ننظر الى خارح النافذه الى السيارات المتحركة.
08:49
And finallyأخيرا, my sonابن playingتلعب in a walkingالمشي toyعروسه لعبه by himselfنفسه.
187
514000
3000
و أخبرا ابني يلعب بلعبة متحركة لوحده.
08:52
Now we freezeتجمد the actionعمل, 30 minutesالدقائق,
188
517000
3000
و الان نجمّد الحركة، ثلاثين دقيقة،
08:55
we turnمنعطف أو دور time into the verticalعمودي axisمحور,
189
520000
2000
نحن نحول الزمن الى محور عمودي،
08:57
and we openفتح up for a viewرأي
190
522000
2000
و ننتقل الى منظور
08:59
of these interactionالتفاعل tracesآثار we'veقمنا just left behindخلف.
191
524000
3000
و هذه الاثار التفاعلية التي تركناها خلفنا.
09:02
And we see these amazingرائعة حقا structuresالهياكل --
192
527000
3000
و نرى هذه الاشكال المدهشة--
09:05
these little knotsعقدة of two colorsالألوان of threadخيط
193
530000
3000
و هذه العقد الصغيرة، من لونين مختلفين
09:08
we call "socialاجتماعي hotالحار spotsبقع."
194
533000
2000
نسميها بالنقط الاجتماعية الساخنة
09:10
The spiralحلزوني threadخيط
195
535000
2000
الخيط الذي على شكل دوامة
09:12
we call a "soloمنفرد hotالحار spotبقعة."
196
537000
2000
نسميه نقطة ساخنة
09:14
And we think that these affectتؤثر the way languageلغة is learnedتعلم.
197
539000
3000
و نعتقد أنها تؤثر على طريقة تعلم الكلام.
09:17
What we'dكنا like to do
198
542000
2000
ما نود أن نفعله
09:19
is startبداية understandingفهم
199
544000
2000
هو أن نفهم
09:21
the interactionالتفاعل betweenما بين these patternsأنماط - رسم
200
546000
2000
التفاعل بين هذه الأنماط
09:23
and the languageلغة that my sonابن is exposedمكشوف to
201
548000
2000
و اللغة التي يتعرض لها ابني
09:25
to see if we can predictتنبؤ
202
550000
2000
لنرى اذا كان بامكاننا التنبؤ
09:27
how the structureبناء of when wordsكلمات are heardسمعت
203
552000
2000
بكيفية تأثير هيكل الكلمات عند سماعها
09:29
affectsيؤثر when they're learnedتعلم --
204
554000
2000
على تعلمها --
09:31
so in other wordsكلمات, the relationshipصلة
205
556000
2000
أو بمعنى اخر، العلاقة
09:33
betweenما بين wordsكلمات and what they're about in the worldالعالمية.
206
558000
4000
بين الكلمات و معنى هذه الكلمات في الواقع.
09:37
So here'sمن هنا how we're approachingتقترب this.
207
562000
2000
فاذا هذه طريقة تعاملنا مع هذه المسألة
09:39
In this videoفيديو,
208
564000
2000
في هذا الفيديو،
09:41
again, my sonابن is beingيجرى tracedتتبعت out.
209
566000
2000
مجددا، يجري تتبع أثر ابني
09:43
He's leavingمغادرة redأحمر inkحبر behindخلف.
210
568000
2000
انه يخلف حبرا أحمر.
09:45
And there's our nannyمربية by the doorباب.
211
570000
2000
و هذه المربية عند الباب.
09:47
(Videoفيديو) Nannyمربية: You want waterماء? (Babyطفل: AaaaAAAA.)
212
572000
3000
(فيديو) المربية: أتريد ماء؟ (الطفل:ااااااااا)
09:50
Nannyمربية: All right. (Babyطفل: AaaaAAAA.)
213
575000
3000
المربية: حسنا. (الطفل: اااااا)
09:53
DRالدكتور: She offersعروض waterماء,
214
578000
2000
ديب روي: تقدم المربية له الماء،
09:55
and off go the two wormsديدان
215
580000
2000
و ها هما الأثران يذهبان
09:57
over to the kitchenمطبخ to get waterماء.
216
582000
2000
الى المطبخ لاحضار الماء.
09:59
And what we'veقمنا doneفعله is use the wordكلمة "waterماء"
217
584000
2000
و ما فعلناه أننا استعملنا كلمة "ماء"
10:01
to tagبطاقة that momentلحظة, that bitقليلا of activityنشاط.
218
586000
2000
لنوسم هذه اللحظة، هذه اللحظة من النشاط.
10:03
And now we take the powerقوة of dataالبيانات
219
588000
2000
و الان نستعمل قوة البيانات
10:05
and take everyكل time my sonابن
220
590000
3000
و نأخذ كل مرة
10:08
ever heardسمعت the wordكلمة waterماء
221
593000
2000
سمع فيها ابني كلمة "ماء"
10:10
and the contextسياق الكلام he saw it in,
222
595000
2000
و محتوى الكلام الذي رأى فيها هذه الكلمة،
10:12
and we use it to penetrateاخترق throughعبر the videoفيديو
223
597000
3000
و نستعملها للتغلغل داخل الفيديو
10:15
and find everyكل activityنشاط traceأثر
224
600000
3000
و نجد كل أثر على نشاط
10:18
that co-occurredوقعت المشارك with an instanceحتة of waterماء.
225
603000
3000
والذي تزامن مع "الماء"
10:21
And what this dataالبيانات leavesاوراق اشجار in its wakeاستيقظ
226
606000
2000
و الذي تخلفه هذه البيانات
10:23
is a landscapeالمناظر الطبيعيه.
227
608000
2000
هو ما يشبه المنظر الطبيعي.
10:25
We call these wordscapeswordscapes.
228
610000
2000
نسمي هذه مسطحات لغوية.
10:27
This is the wordscapewordscape for the wordكلمة waterماء,
229
612000
2000
هذا هو المسطح اللغوي لكلمة "ماء"،
10:29
and you can see mostعظم of the actionعمل is in the kitchenمطبخ.
230
614000
2000
و تجدون أن أغلب النشاط موجود بالمطبخ.
10:31
That's where those bigكبير peaksقمم are over to the left.
231
616000
3000
حيث هذه القمم الكبيرة على اليسار.
10:34
And just for contrastتناقض, we can do this with any wordكلمة.
232
619000
3000
و على النقيض، نستطيع أن نفعل هذا مع أي كلمة.
10:37
We can take the wordكلمة "byeوداعا"
233
622000
2000
نستطيع أن نأخذ كلمة " الى اللقاء"
10:39
as in "good byeوداعا."
234
624000
2000
أي "مع السلامة".
10:41
And we're now zoomedأسرع in over the entranceمدخل to the houseمنزل.
235
626000
2000
و نرى أن التركيز انتقل الى مدخل المنزل.
10:43
And we look, and we find, as you would expectتوقع,
236
628000
3000
و نرى ، كلما يمكنكم أن تتوقعوا،
10:46
a contrastتناقض in the landscapeالمناظر الطبيعيه
237
631000
2000
تباين في المسطح
10:48
where the wordكلمة "byeوداعا" occursيحدث much more in a structuredمنظم way.
238
633000
3000
حيث كلمة "الى اللقاء" تنطق بطريقة أكثر تنظيما،
10:51
So we're usingاستخدام these structuresالهياكل
239
636000
2000
فنحن نستخدم هذه الأشكال
10:53
to startبداية predictingتوقع
240
638000
2000
لنبدأ بالتنبؤ
10:55
the orderطلب of languageلغة acquisitionاستحواذ,
241
640000
3000
ترتيب اكتساب اللغة،
10:58
and that's ongoingجاري التنفيذ work now.
242
643000
2000
و هذا عمل مستمر الان
11:00
In my labمختبر, whichالتي we're peeringالتناظر into now, at MITMIT --
243
645000
3000
في مختبري: و الذي نشاهده الان، في MIT--
11:03
this is at the mediaوسائل الإعلام labمختبر.
244
648000
2000
هذا هو في مختبر وسائط الإعلام.
11:05
This has becomeيصبح my favoriteالمفضل way
245
650000
2000
وقد أصبحت هذه طريقتي المفضلة
11:07
of videographingvideographing just about any spaceالفراغ.
246
652000
2000
لتحليل الفيديو لأي فراغ.
11:09
Threeثلاثة of the keyمفتاح people in this projectمشروع,
247
654000
2000
ثلاث من الأشخاص الأساسيين في هذا المشروع،
11:11
Philipفيليب DeCampفر, Ronyروني KubatKUBAT and Brandonبراندون Royروي are picturedفي الصورة here.
248
656000
3000
فيليب دي كامب، روني كوبات، و براندون روي هم في الصورة الان
11:14
Philipفيليب has been a closeأغلق collaboratorمتعاون
249
659000
2000
كان فيليب مشارك فاعل
11:16
on all the visualizationsتصورات you're seeingرؤية.
250
661000
2000
، كل هذه التصورات التي تشاهدونها
11:18
And Michaelميخائيل Fleischmanفليشمان
251
663000
3000
و مايكل فليشمان
11:21
was anotherآخر Phفتاه.D. studentطالب علم in my labمختبر
252
666000
2000
كان طالب دكتوراه اخر في مختبري
11:23
who workedعمل with me on this home videoفيديو analysisتحليل,
253
668000
3000
و الذي عمل معي في تحليل هذه الفيديوهات المنزليه
11:26
and he madeمصنوع the followingالتالية observationالملاحظة:
254
671000
3000
، قد توصل الى هذه الملاحظه:
11:29
that "just the way that we're analyzingتحليل
255
674000
2000
آنه " الطريقه التي نحلل بها
11:31
how languageلغة connectsيربط to eventsأحداث
256
676000
3000
كيفيه اتصال اللغه بالآحداث
11:34
whichالتي provideتزود commonمشترك groundأرض for languageلغة,
257
679000
2000
و التي تمثل عنصر مشتركا للغه،
11:36
that sameنفسه ideaفكرة we can take out of your home, Debديب,
258
681000
4000
نفس هذه الفكره يمكن استخلاصها من منزلك، يا ديب،
11:40
and we can applyتطبيق it to the worldالعالمية of publicعامة mediaوسائل الإعلام."
259
685000
3000
، يمكننا آن نطبقه على عالم وسائل الاعلام العامة"
11:43
And so our effortمجهود tookأخذ an unexpectedغير متوقع turnمنعطف أو دور.
260
688000
3000
، هكذا اتخذت جهودنا مسلكا آخر غير متوقع.
11:46
Think of massكتلة mediaوسائل الإعلام
261
691000
2000
فكر في وسائل الإعلام
11:48
as providingتوفير commonمشترك groundأرض
262
693000
2000
كموفر للأرضية المشتركه
11:50
and you have the recipeوصفة
263
695000
2000
و لديك آنت الوصفه
11:52
for takingمع الأخذ this ideaفكرة to a wholeكامل newالجديد placeمكان.
264
697000
3000
لاخذ هذه الفكره الى مستوى آخر.
11:55
We'veقمنا startedبدأت analyzingتحليل televisionالتلفاز contentيحتوى
265
700000
3000
بدأنا نحلل محتوى التلفزيون
11:58
usingاستخدام the sameنفسه principlesمبادئ --
266
703000
2000
مستخدمين نفس المبادئ--
12:00
analyzingتحليل eventهدف structureبناء of a TVتلفزيون signalإشارة --
267
705000
3000
حللنا بنية الحدث لإشارة تلفزيونية --
12:03
episodesالحلقات of showsعروض,
268
708000
2000
حلقات مسلسلات،
12:05
commercialsاعلانات تجارية,
269
710000
2000
إعلانات تجارية ،
12:07
all of the componentsالمكونات that make up the eventهدف structureبناء.
270
712000
3000
كل المكونات التي تكون بنية الحدث.
12:10
And we're now, with satelliteالأقمار الصناعية dishesأطباق, pullingسحب and analyzingتحليل
271
715000
3000
و نحن الآن، بوجود أطباق استقبال، نستقطب البيانات و نحللها
12:13
a good partجزء of all the TVتلفزيون beingيجرى watchedشاهدت in the Unitedمتحد Statesتنص على.
272
718000
3000
جزء كبير من التلفاز الذي يشاهد في الولايات المتحدة.
12:16
And you don't have to now go and instrumentصك livingالمعيشة roomsغرف with microphonesالميكروفونات
273
721000
3000
، لا يتوجب عليك اليوم توصيل غرف المعيشة بميكرفونات
12:19
to get people'sوالناس conversationsالمحادثات,
274
724000
2000
للحصول على الاحاديث التي تدور بين الناس،
12:21
you just tuneنغم into publiclyعلانية availableمتاح socialاجتماعي mediaوسائل الإعلام feedsيغذي.
275
726000
3000
ليس عليك سوى ان تعتمد على المعلومات المتوفرة من وسائط الاعلام الاجتماعي.
12:24
So we're pullingسحب in
276
729000
2000
و هكذا استقطبنا
12:26
about threeثلاثة billionمليار commentsتعليقات a monthشهر,
277
731000
2000
حوالي ثلاثة مليارات تعليق في الشهر.
12:28
and then the magicسحر happensيحدث.
278
733000
2000
و بعدها يحدث السحر.
12:30
You have the eventهدف structureبناء,
279
735000
2000
لديك بنية الحدث،
12:32
the commonمشترك groundأرض that the wordsكلمات are about,
280
737000
2000
الارضية المشتركة و التي تدور حولها الكلمات،
12:34
comingآت out of the televisionالتلفاز feedsيغذي;
281
739000
3000
تآتي من محتوى بث التلفاز.
12:37
you've got the conversationsالمحادثات
282
742000
2000
فتحصل على النقاشات
12:39
that are about those topicsالمواضيع;
283
744000
2000
، التي تدور حول هذه المواضيع.
12:41
and throughعبر semanticدلالات الألفاظ analysisتحليل --
284
746000
3000
و من خلال التحليل الدلالي--
12:44
and this is actuallyفعلا realحقيقة dataالبيانات you're looking at
285
749000
2000
و هذه، في الحقيقة ، بيانات حقيقية التي تنظرون اليها
12:46
from our dataالبيانات processingمعالجة --
286
751000
2000
من تحليلنا للبيانات--
12:48
eachكل yellowالأصفر lineخط is showingتظهر a linkحلقة الوصل beingيجرى madeمصنوع
287
753000
3000
كل خط اصفر يظهر رابطا يكون
12:51
betweenما بين a commentتعليق in the wildبري
288
756000
3000
بين تعليق في الفراغ
12:54
and a pieceقطعة of eventهدف structureبناء comingآت out of the televisionالتلفاز signalإشارة.
289
759000
3000
و جزء من بنية الحدث تاتي من اشارة التلفاز.
12:57
And the sameنفسه ideaفكرة now
290
762000
2000
و نفس هذه الفكرة الآن
12:59
can be builtمبني up.
291
764000
2000
يمكن انشائها
13:01
And we get this wordscapewordscape,
292
766000
2000
و نحصل على هذا ال"مسطح اللغوي"،
13:03
exceptإلا now wordsكلمات are not assembledتجميعها in my livingالمعيشة roomمجال.
293
768000
3000
و الفرق ان الكلمات لا تجمع الآن في غرفة المعيشة.
13:06
Insteadفي حين أن, the contextسياق الكلام, the commonمشترك groundأرض activitiesأنشطة,
294
771000
4000
بالمقابل، المحتوى، الانشطة المشتركة،
13:10
are the contentيحتوى on televisionالتلفاز that's drivingالقيادة the conversationsالمحادثات.
295
775000
3000
هي المحتوى في التلفاز الذي يحرك هذه المحادثات.
13:13
And what we're seeingرؤية here, these skyscrapersناطحات سحاب now,
296
778000
3000
و ناطحات السحاب هذه، التي نراها الآن،
13:16
are commentaryتعليق
297
781000
2000
هي تعليقات
13:18
that are linkedمرتبط to contentيحتوى on televisionالتلفاز.
298
783000
2000
مربوطة بمحتوى التلفاز.
13:20
Sameنفسه conceptمفهوم,
299
785000
2000
نفس الفكرة،
13:22
but looking at communicationالاتصالات dynamicsدينامية
300
787000
2000
و لكن بالنظر الى ديناميكية التواصل
13:24
in a very differentمختلف sphereجسم كروى.
301
789000
2000
في محيط مختلف تماما.
13:26
And so fundamentallyفي الأساس, ratherبدلا than, for exampleمثال,
302
791000
2000
، هكذا ، في الاساس، ، عوضا عن، على سبيل المثال،
13:28
measuringقياس contentيحتوى basedعلى أساس on how manyكثير people are watchingمشاهدة,
303
793000
3000
قياس المحتوى معتمدا علي عدد المشاهدين،
13:31
this givesيعطي us the basicالأساسية dataالبيانات
304
796000
2000
يعطينا هذا البيانات الرئيسية
13:33
for looking at engagementالارتباط propertiesالخصائص of contentيحتوى.
305
798000
3000
للنظر الى خصائص الارتباط والمشاركة للمحتوى.
13:36
And just like we can look at feedbackردود الفعل cyclesدورات
306
801000
3000
و كما نستطيع ان ناخذ نظرة على تعليقات الدورات
13:39
and dynamicsدينامية in a familyأسرة,
307
804000
3000
و الديناميكية في العائلة ،
13:42
we can now openفتح up the sameنفسه conceptsالمفاهيم
308
807000
3000
نستطيع الآن آن نوسع نفس المفاهيم
13:45
and look at much largerأكبر groupsمجموعة of people.
309
810000
3000
و النظر الى مجموعات اكبر من الناس.
13:48
This is a subsetفرعية of dataالبيانات from our databaseقاعدة البيانات --
310
813000
3000
هذه مجموعة فرعية من البيانات من قاعدة بياناتنا
13:51
just 50,000 out of severalالعديد من millionمليون --
311
816000
3000
٥٠،٠٠٠ فقط من بضعة ملايين --
13:54
and the socialاجتماعي graphرسم بياني that connectsيربط them
312
819000
2000
و الرسم البياني الذي يربطهم
13:56
throughعبر publiclyعلانية availableمتاح sourcesمصادر.
313
821000
3000
من خلال مصادر متوفرة بشكل عام.
13:59
And if you put them on one plainعادي,
314
824000
2000
، ان وضعتهم في مسطح واحد،
14:01
a secondثانيا plainعادي is where the contentيحتوى livesالأرواح.
315
826000
3000
، في مسطح آخر حيث يكون المحتوى
14:04
So we have the programsبرامج
316
829000
3000
فاذن لدينا البرامج
14:07
and the sportingرياضي eventsأحداث
317
832000
2000
و البرامج المساندة
14:09
and the commercialsاعلانات تجارية,
318
834000
2000
و الدعايات التجارية،
14:11
and all of the linkحلقة الوصل structuresالهياكل that tieربطة عنق them togetherسويا
319
836000
2000
، كل الروابط التي تربطهم سوية
14:13
make a contentيحتوى graphرسم بياني.
320
838000
2000
، التي تكون الرسم البياني للمحتوى.
14:15
And then the importantمهم thirdالثالث dimensionالبعد.
321
840000
4000
و ايضا البعد الثالث المهم.
14:19
Eachكل of the linksالروابط that you're seeingرؤية renderedالمقدمة here
322
844000
2000
كل رابط من هذه الروابط التي ترونها المقدمة هنا
14:21
is an actualفعلي connectionصلة madeمصنوع
323
846000
2000
هي علاقة فعلية كونت
14:23
betweenما بين something someoneشخصا ما said
324
848000
3000
بين شئ قاله شخص
14:26
and a pieceقطعة of contentيحتوى.
325
851000
2000
، بين قطعة من محتوى.
14:28
And there are, again, now tensعشرات of millionsملايين of these linksالروابط
326
853000
3000
، الآن ، مجددا، لدينا عشرات الملايين من الروابط
14:31
that give us the connectiveالضامة tissueمناديل ورقية of socialاجتماعي graphsالرسوم البيانية
327
856000
3000
و الذي يعطينا النسيج الرابط الذي يربط البيان الاجتماعي
14:34
and how they relateترتبط to contentيحتوى.
328
859000
3000
و كيف يربطون بالمحتوى.
14:37
And we can now startبداية to probeمسبار the structureبناء
329
862000
2000
و الآن نستطيع آن نبدا ببحث البنية
14:39
in interestingمثير للإعجاب waysطرق.
330
864000
2000
بطرق مثيرة للاهتمام.
14:41
So if we, for exampleمثال, traceأثر the pathمسار
331
866000
3000
فاننا، على سبيل المثال ، تعقبنا المسار
14:44
of one pieceقطعة of contentيحتوى
332
869000
2000
لجزء من المحتوى
14:46
that drivesمحركات someoneشخصا ما to commentتعليق on it,
333
871000
2000
، التي تدفع احدهم ليعلق عليها،
14:48
and then we followإتبع where that commentتعليق goesيذهب,
334
873000
3000
و من ثم نتبع اين تذهب هذه التعليقات،
14:51
and then look at the entireكامل socialاجتماعي graphرسم بياني that becomesيصبح activatedمفعل
335
876000
3000
، من ثم ننظر الى الرسم البياني الاجتماعي الذي نشط
14:54
and then traceأثر back to see the relationshipصلة
336
879000
3000
ثم نتبعه لنرى العلاقة
14:57
betweenما بين that socialاجتماعي graphرسم بياني and contentيحتوى,
337
882000
2000
بين الرسم البياني الاجتماعي و المحتوى،
14:59
a very interestingمثير للإعجاب structureبناء becomesيصبح visibleمرئي.
338
884000
2000
بنية مثيرة للاهتمام تبدا بالظهور.
15:01
We call this a co-viewingشارك في العرض cliqueزمرة,
339
886000
2000
نسمي هذا زمرة مساعدة للنظر،
15:03
a virtualافتراضية livingالمعيشة roomمجال if you will.
340
888000
3000
غرفة معيشة إفتراضية اذا شئتم .
15:06
And there are fascinatingساحر dynamicsدينامية at playلعب.
341
891000
2000
، هناك ديناميكيات مثيرة للدهشة عند التشغيل .
15:08
It's not one way.
342
893000
2000
انها ليست احادية الاتجاه.
15:10
A pieceقطعة of contentيحتوى, an eventهدف, causesالأسباب someoneشخصا ما to talk.
343
895000
3000
جزء من المحتوى، حدث، يدفع احدهم للكلام.
15:13
They talk to other people.
344
898000
2000
يتحدثون مع اناس آخرين
15:15
That drivesمحركات tune-inانضبط behaviorسلوك back into massكتلة mediaوسائل الإعلام,
345
900000
3000
و الذي يدفع بهذه السلوك المتلاحق في وسائل الاعلام
15:18
and you have these cyclesدورات
346
903000
2000
، تتكون لديك هذه الدورات
15:20
that driveقيادة the overallبصورة شاملة behaviorسلوك.
347
905000
2000
و التي تدفع السلوك العام.
15:22
Anotherآخر exampleمثال -- very differentمختلف --
348
907000
2000
مثال آخر-- مختلف جدا--
15:24
anotherآخر actualفعلي personشخص in our databaseقاعدة البيانات --
349
909000
3000
شخص آخر في قاعدة بياناتنا--
15:27
and we're findingالعثور على at leastالأقل hundredsالمئات, if not thousandsالآلاف, of these.
350
912000
3000
، نحن نجد على الاقل مئات، ان لم يكن الآلاف من هذه.
15:30
We'veقمنا givenمعطى this personشخص a nameاسم.
351
915000
2000
اعطينا هذا الشخص اسم.
15:32
This is a pro-amateurالموالية للهواة, or pro-amالموالية للصباحا mediaوسائل الإعلام criticالناقد
352
917000
3000
انه ناقد اعلامي ،مناصر للهواة وللذاتية
15:35
who has this highمتوسط fan-outمعجب في rateمعدل.
353
920000
3000
و الذي لديه معدل معين.
15:38
So a lot of people are followingالتالية this personشخص -- very influentialمؤثر --
354
923000
3000
فالكثير من الناس يتبعون هذا الشخص--مؤثر جدا--
15:41
and they have a propensityميل to talk about what's on TVتلفزيون.
355
926000
2000
و لديهم ميل للحديث عن ما يعرض على التلفاز.
15:43
So this personشخص is a keyمفتاح linkحلقة الوصل
356
928000
3000
فاذن هذا الشخص هو صلة وصل رئيسية
15:46
in connectingتوصيل massكتلة mediaوسائل الإعلام and socialاجتماعي mediaوسائل الإعلام togetherسويا.
357
931000
3000
لوصل وسائل الاعلام و الاعلام الاجتماعي مع بعض.
15:49
One last exampleمثال from this dataالبيانات:
358
934000
3000
مثال اخير من هذه البيانات:
15:52
Sometimesبعض الأحيان it's actuallyفعلا a pieceقطعة of contentيحتوى that is specialخاص.
359
937000
3000
احيانا يكون جزء من المحتوى هو المميز
15:55
So if we go and look at this pieceقطعة of contentيحتوى,
360
940000
4000
فاذا رجعنا الى هذا الجزء من المحتوى،
15:59
Presidentرئيس Obama'sأوباما Stateحالة of the Unionالاتحاد addressعنوان
361
944000
3000
كلمة الرئيس اوباما لحزب الاتحاد
16:02
from just a fewقليل weeksأسابيع agoمنذ,
362
947000
2000
و الذي كان بضعة اسابيع مضت،
16:04
and look at what we find in this sameنفسه dataالبيانات setجلس,
363
949000
3000
و انظروا الى ما وجدناه في نفس مجموعة البيانات،
16:07
at the sameنفسه scaleمقياس,
364
952000
3000
و في نفس المقياس،
16:10
the engagementالارتباط propertiesالخصائص of this pieceقطعة of contentيحتوى
365
955000
2000
خصائص الوصل لهذا الجزء من المحتوى
16:12
are trulyحقا remarkableلافت للنظر.
366
957000
2000
لافتة للنظر حقا.
16:14
A nationالأمة explodingانفجار in conversationمحادثة
367
959000
2000
أمة تنفجر في المحادثات
16:16
in realحقيقة time
368
961000
2000
في الوقت الحقيقي
16:18
in responseاستجابة to what's on the broadcastبث.
369
963000
3000
ردا على ما يدور في البث.
16:21
And of courseدورة, throughعبر all of these linesخطوط
370
966000
2000
وبطبيعة الحال ، من خلال كل من هذه الخطوط
16:23
are flowingتدفق unstructuredغير منظم languageلغة.
371
968000
2000
تتدفق لغة غير منظمة.
16:25
We can X-rayأشعة سينية
372
970000
2000
ويمكننا أن نفحص
16:27
and get a real-timeفي الوقت الحالى pulseنبض of a nationالأمة,
373
972000
2000
، نحصل على نبض حقيقي لكل الامة،
16:29
real-timeفي الوقت الحالى senseإحساس
374
974000
2000
احساس حقيقي
16:31
of the socialاجتماعي reactionsتفاعل in the differentمختلف circuitsالدوائر in the socialاجتماعي graphرسم بياني
375
976000
3000
من التفاعلات الاجتماعية في الدوائر المختلفة في الرسم البياني الاجتماعي
16:34
beingيجرى activatedمفعل by contentيحتوى.
376
979000
3000
و التي تنشط بالمحتوى.
16:37
So, to summarizeلخص, the ideaفكرة is this:
377
982000
3000
فاذا، و للتلخيص، الفكرة هي:
16:40
As our worldالعالمية becomesيصبح increasinglyعلى نحو متزايد instrumentedالمجهزة
378
985000
3000
كلما زاد العالم من ناحية معدات
16:43
and we have the capabilitiesقدرات
379
988000
2000
و لدينا امكانيات
16:45
to collectتجميع and connectالاتصال the dotsالنقاط
380
990000
2000
لنجمع و نصل النقاط
16:47
betweenما بين what people are sayingقول
381
992000
2000
بين ما يقوله الناس
16:49
and the contextسياق الكلام they're sayingقول it in,
382
994000
2000
والسياق الذي يقولونه فيه،
16:51
what's emergingالمستجدة is an abilityالقدرة
383
996000
2000
ما سيظهر هو المقدرة
16:53
to see newالجديد socialاجتماعي structuresالهياكل and dynamicsدينامية
384
998000
3000
على رؤية بنيات ، محركات اجتماعية جديدة
16:56
that have previouslyسابقا not been seenرأيت.
385
1001000
2000
و التي لم ترى من قبل.
16:58
It's like buildingبناء a microscopeمجهر or telescopeتلسكوب
386
1003000
2000
انه مثل صنع ميكروسكوب او تلسكوب
17:00
and revealingيكشف newالجديد structuresالهياكل
387
1005000
2000
و الكشف عن بنيات جديدة
17:02
about our ownخاصة behaviorسلوك around communicationالاتصالات.
388
1007000
3000
حول سلوكنا حول التواصل.
17:05
And I think the implicationsآثار here are profoundعميق,
389
1010000
3000
و اظن ان العقبات هنا كبيرة،
17:08
whetherسواء it's for scienceعلم,
390
1013000
2000
سواء كان للعلوم
17:10
for commerceتجارة, for governmentحكومة,
391
1015000
2000
للتجارة، او الحكومة،
17:12
or perhapsربما mostعظم of all,
392
1017000
2000
او ربما اكثر من اي شئ،
17:14
for us as individualsالأفراد.
393
1019000
3000
لنا كافراد
17:17
And so just to returnإرجاع to my sonابن,
394
1022000
3000
و الان لنعود الى ابني،
17:20
when I was preparingخطة this talk, he was looking over my shoulderكتف,
395
1025000
3000
عندما كنت احضر لهذه المحاضرة ، كان ينظر من وراء كتفي،
17:23
and I showedأظهر him the clipsلقطات I was going to showتبين to you todayاليوم,
396
1028000
2000
و اريته مقاطع الفيديو التي كنت ساريكم لها اليوم،
17:25
and I askedطلبت him for permissionالإذن -- grantedمنحت.
397
1030000
3000
و طلبت اذنه للنشر-- و وافق.
17:28
And then I wentذهب on to reflectتعكس,
398
1033000
2000
ثم واصلت بالشرح،
17:30
"Isn't it amazingرائعة حقا,
399
1035000
3000
"آلن يكون رائعا،
17:33
this entireكامل databaseقاعدة البيانات, all these recordingsالتسجيلات,
400
1038000
3000
كل هذه البيانات، و التسجيلات ،
17:36
I'm going to handيد off to you and to your sisterأخت" --
401
1041000
2000
سوف اسلمها لك و لاختك"،
17:38
who arrivedوصل two yearsسنوات laterفي وقت لاحق --
402
1043000
3000
، التي ولدت بعد سنتين.
17:41
"and you guys are going to be ableقادر to go back and re-experienceإعادة تجربة momentsلحظات
403
1046000
3000
"و ستتمكنون من العودة اليها، و تعيشون هذه اللحظات مجددا
17:44
that you could never, with your biologicalبيولوجي memoryذاكرة,
404
1049000
3000
، التي لن يمكنكم بذاكرتكم البيولوجية تذكرها،
17:47
possiblyربما rememberتذكر the way you can now?"
405
1052000
2000
كما يمكن ان تتذكروها الآن."
17:49
And he was quietهادئ for a momentلحظة.
406
1054000
2000
و سكت لبرهة.
17:51
And I thought, "What am I thinkingتفكير?
407
1056000
2000
، فكرت "ماذا دهاني؟
17:53
He's fiveخمسة yearsسنوات oldقديم. He's not going to understandتفهم this."
408
1058000
2000
انه في الخامسة من عمره، لن يتمكن من فهم هذا."
17:55
And just as I was havingوجود that thought, he lookedبدا up at me and said,
409
1060000
3000
، بينما راودتني هذه الفكرة، نظر الي و قال ،
17:58
"So that when I growتنمو up,
410
1063000
2000
"اذا عندما اكبر،
18:00
I can showتبين this to my kidsأطفال?"
411
1065000
2000
استطيع ان اعرض هذا لابنائي؟"
18:02
And I thought, "Wowرائع, this is powerfulقوي stuffأمور."
412
1067000
3000
، فكرت:" يا الهي، ان هذا عميق فعلا."
18:05
So I want to leaveغادر you
413
1070000
2000
فاريد ان اترككم
18:07
with one last memorableبارز momentلحظة
414
1072000
2000
بلحظة اخيرة
18:09
from our familyأسرة.
415
1074000
3000
من عائلتنا
18:12
This is the first time our sonابن
416
1077000
2000
هذه اول مرة قام بها ابني
18:14
tookأخذ more than two stepsخطوات at onceذات مرة --
417
1079000
2000
بخطو اكثر من خطوتين مرة واحدة--
18:16
capturedالقبض on filmفيلم.
418
1081000
2000
التقطت في فيلم.
18:18
And I really want you to focusالتركيز on something
419
1083000
3000
و اريد بالفعل التركيز على شئ
18:21
as I take you throughعبر.
420
1086000
2000
بينما آخذكم خلاله.
18:23
It's a clutteredتشوش environmentبيئة; it's naturalطبيعي >> صفة life.
421
1088000
2000
انها بيئة عشوائية : حياة طبيعية.
18:25
My mother'sالأم in the kitchenمطبخ, cookingطبخ,
422
1090000
2000
امي في المطبخ ، تطهو،
18:27
and, of all placesأماكن, in the hallwayمدخل,
423
1092000
2000
و من دون كل الاماكن، البهو،
18:29
I realizeأدرك he's about to do it, about to take more than two stepsخطوات.
424
1094000
3000
ادركت انه على وشك فعلها، على وشك ان يخطو اكثر من خطوتين.
18:32
And so you hearسمع me encouragingتشجيع him,
425
1097000
2000
و كما تسمعوني اشجعه،
18:34
realizingتحقيق what's happeningحدث,
426
1099000
2000
مدركا ما كان يحدث،
18:36
and then the magicسحر happensيحدث.
427
1101000
2000
ثم حدث السحر.
18:38
Listen very carefullyبحرص.
428
1103000
2000
استمعوا جيدا
18:40
About threeثلاثة stepsخطوات in,
429
1105000
2000
بعد خطوه ثلاث خطوات،
18:42
he realizesيدرك something magicسحر is happeningحدث,
430
1107000
2000
يدركه هو ايضا ان شيئا ساحرا يحدث.
18:44
and the mostعظم amazingرائعة حقا feedbackردود الفعل loopعقدة of all kicksركلات in,
431
1109000
3000
و اكثر ردود الفعل اثارة يحدث،
18:47
and he takes a breathنفس in,
432
1112000
2000
و يشهق،
18:49
and he whispersهمسات "wowرائع"
433
1114000
2000
، يهمس "يالهي"
18:51
and instinctivelyبصورة غريزية I echoصدى صوت back the sameنفسه.
434
1116000
4000
و دون أن أشعر، رددت نفس الكلمة.
18:56
And so let's flyيطير back in time
435
1121000
3000
فهيا نطير بالزمن الى الوراء
18:59
to that memorableبارز momentلحظة.
436
1124000
2000
الى هذه اللحظة الفريدة.
19:05
(Videoفيديو) DRالدكتور: Hey.
437
1130000
2000
(فيديو} ديب روي: مرحبا
19:07
Come here.
438
1132000
2000
تعال الى هنا.
19:09
Can you do it?
439
1134000
3000
هل يمكنك فعلها؟
19:13
Oh, boyصبي.
440
1138000
2000
يا الهي.
19:15
Can you do it?
441
1140000
3000
هل يمكنك فعلها؟
19:18
Babyطفل: Yeah.
442
1143000
2000
الطفل: نعم.
19:20
DRالدكتور: Maما, he's walkingالمشي.
443
1145000
3000
ديب روي: آمي، انه يمشي.
19:24
(Laughterضحك)
444
1149000
2000
(ضحك)
19:26
(Applauseتصفيق)
445
1151000
2000
(تصفيق)
19:28
DRالدكتور: Thank you.
446
1153000
2000
ديب روي: شكرا لكم
19:30
(Applauseتصفيق)
447
1155000
15000
(تصفيق)
Translated by enas satir
Reviewed by Anwar Dafa-Alla

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com