ABOUT THE SPEAKER
Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.

Why you should listen

Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.

More profile about the speaker
Hannah Fry | Speaker | TED.com
TEDxUCL

Hannah Fry: Is life really that complex?

Filmed:
819,007 views

Can an algorithm forecast the site of the next riot? In this accessible talk, mathematician Hannah Fry shows how complex social behavior can be analyzed and perhaps predicted through analogies to natural phenomena, like the patterns of a leopard's spots or the distribution of predators and prey in the wild.
- Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio

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

00:10
Thanksشكر very much.
0
24
1157
شكرًا جزيلاً لكم.
00:11
I am Hannahهانا Fryيقلى, the badassصلب، قوي.
1
1205
1848
أنا (هانا فراي)، الجريئة.
00:13
And todayاليوم I'm askingيسأل the questionسؤال:
2
3077
1680
واليوم أطرح هذا السؤال:
00:14
Is life really that complexمركب?
3
4781
1756
هل الحياة حقًا معقدة لهذه الدرجة؟
00:16
Now, I've only got nineتسعة minutesالدقائق
to try and provideتزود you with an answerإجابة,
4
6561
3325
عندي 9 دقائق فقط لأحاول أن أعطيكم إجابة،
00:19
so what I've doneفعله
is splitانشق، مزق this neatlyبعناية into two partsأجزاء:
5
9910
2716
لذلك قسّمتها بعناية إلى جزئين:
00:22
partجزء one: yes;
6
12650
2353
الجزء الأول: نعم،
00:25
and laterفي وقت لاحق on, partجزء two: no.
7
15027
2528
ولاحقًا في الجزء الثاني: لا.
00:27
Or, to be more accurateدقيق: no?
8
17579
2544
أو، إذا أردنا الدقة: لا؟
00:30
(Laughterضحك)
9
20147
1204
(ضحك)
00:31
So first of all, let me try and defineحدد
what I mean by "complexمركب."
10
21375
3006
أولاً، سأحاول أن أعرّف ما أقصدة بـ"معقدة".
00:34
Now, I could give you
a hostمضيف of formalرسمي definitionsتعريفات,
11
24405
2441
قد أعطيكم عددًا من التعريفات التقليدية،
00:36
but in the simplestأبسط termsشروط,
12
26870
1253
لكن ببساطة،
00:38
any problemمشكلة in complexityتعقيد is something
that Einsteinاينشتاين and his peersالأقران can't do.
13
28147
4899
أي مشكلة معقدة هي شيء لا يقدر آينشتاين
ورفاقه على حلّه.
00:43
So, let's imagineتخيل --
if the clickerمقرقعة worksأعمال ... there we go.
14
33070
3240
فلنتخيل ... إذا اشتغل المؤشر ... ها هو.
00:46
Einsteinاينشتاين is playingتلعب a gameلعبه of snookerالسنوكر.
15
36334
2103
آينشتاين يلعب البلياردو.
00:48
He's a cleverذكي chapالفصل, so he knowsيعرف
that when he hitsالزيارات the cueجديلة ballكرة,
16
38461
3479
إنه رجل ذكي ويعرف أنه عندما
يضرب الكرة البيضاء
00:51
he could writeاكتب you an equationمعادلة
17
41964
1441
يمكن أن يكتب لك معادلة
00:53
and tell you exactlyبالضبط where the redأحمر ballكرة
is going to hitنجاح the sidesالجانبين,
18
43429
3128
تحدد أين ستضرب الكرة الحمراء الجوانب،
00:56
how fastبسرعة it's going
and where it's going to endالنهاية up.
19
46581
2439
وكم سرعتها وأين سيكون موقعها الأخير.
00:59
Now, if you scaleمقياس these snookerالسنوكر ballsكرات
up to the sizeبحجم of the solarشمسي systemالنظام,
20
49044
3469
إذا زدت مقياس تلك الكرات
بحجم المجموعة الشمسية،
01:02
Einsteinاينشتاين can still help you.
21
52537
1959
سيظل بمقدور آينشتاين مساعدتك.
01:04
Sure, the physicsعلوم فيزيائية changesالتغييرات,
22
54520
1245
حتماً ستتغير الطبيعيات،
01:05
but if you wanted to know about
the pathمسار of the Earthأرض around the Sunشمس,
23
55789
3282
لكن إذا أردت أن تعرف مسار الأرض
حول الشمس،
01:09
Einsteinاينشتاين could writeاكتب you an equationمعادلة
24
59095
1733
يمكن لآينشتاين أن يكتب لك معادلة
01:10
tellingتقول you where bothكلا objectsشاء are
at any pointنقطة in time.
25
60852
2643
تحدد موقع كلا الجسمين عند أي نقطة زمنية.
01:13
Now, with a surprisingمفاجئ
increaseزيادة in difficultyصعوبة,
26
63519
2204
وبزيادة مفاجئة في الصعوبة،
01:15
Einsteinاينشتاين could includeتتضمن
the Moonالقمر in his calculationsالعمليات الحسابية.
27
65747
2452
يمكن لآينشتاين أن يضمّ القمر إلى حساباته.
01:18
But as you addإضافة more and more planetsالكواكب,
Marsالمريخ and Jupiterكوكب المشتري, say,
28
68223
3067
لكن كلما أضفت المزيد من الكواكب،
مثل المريخ والمشترى،
01:21
the problemمشكلة getsيحصل على too toughقاسي for Einsteinاينشتاين
to solveحل with a penقلم جاف and paperورقة.
29
71314
3764
تزداد صعوبة المسألة وتتجاوز قدرة آينشتاين
على حلها بورقة وقلم.
01:25
Now, strangelyالغريب, if insteadفي حين أن of havingوجود
a handfulحفنة of planetsالكواكب,
30
75102
2843
والعجيب أنه إذا استبدلت العدد المحدود
من الكواكب
01:27
you had millionsملايين of objectsشاء
or even billionsالمليارات,
31
77969
2672
بملايين الأجسام أو حتى مليارات منها،
01:30
the problemمشكلة actuallyفعلا becomesيصبح much simplerبساطة,
32
80665
2271
تصبح المسألة أبسط بكثير،
01:32
and Einsteinاينشتاين is back in the gameلعبه.
33
82960
1922
ويعود آينشتاين إلى اللعبة.
01:34
Let me explainشرح what I mean by this,
34
84906
1846
وسأفسر ما أقصده بذلك،
01:36
by scalingتدريج these objectsشاء back down
to a molecularجزيئي levelمستوى.
35
86776
3294
بتخفيض مقياس تلك الأجسام
إلى مستوى الجزيئات.
01:40
If you wanted to traceأثر the erraticشارد pathمسار
of an individualفرد airهواء moleculeمركب,
36
90094
3747
إذا أردت تعقّب المسار المتذبذب
لأحد جزيئات الهواء،
01:43
you'dكنت have absolutelyإطلاقا no hopeأمل.
37
93865
1842
فتلك حالة ميئوس منها.
01:45
But when you have millionsملايين
of airهواء moleculesجزيئات all togetherسويا,
38
95731
2711
أما إذا كان لديك ملايين
من جزيئات الهواء مجتمعة،
01:48
they startبداية to actفعل in a way
whichالتي is quantifiableقابلة للقياس الكمي, predictableقابل للتنبؤ
39
98466
3877
فإنها تتحرك بطريقة قابلة للقياس والتوقع
01:52
and well-behavedحسن تصرف.
40
102367
1170
وتعتبر منتظمة أيضًا.
01:53
And thank goodnessصلاح airهواء is well-behavedحسن تصرف,
41
103561
1885
ولحسن الحظ أن الهواء منتظم الحركة،
01:55
because if it wasn'tلم يكن,
planesطائرات would fallخريف out of the skyسماء.
42
105470
2910
فلو لم يكن كذلك، لسقطت الطائرات من السماء.
01:58
Now, on an even biggerأكبر scaleمقياس,
acrossعبر the wholeكامل of the worldالعالمية,
43
108404
3064
وعلى مقياس أكبر، عبر أنحاء العالم،
02:01
the ideaفكرة is exactlyبالضبط the sameنفسه
with all of these airهواء moleculesجزيئات.
44
111492
3122
تظل الفكرة نفسها مع كافة جزيئات الهواء.
02:04
It's trueصحيح that you can't take
an individualفرد rainتمطر dropletقطيرة
45
114638
2918
صحيح أنه لا يمكنك تتبُّع قطرة مطر
02:07
and say where it's come from
or where it's going to endالنهاية up.
46
117580
2785
وتحديد من أين أتت وإلى أين ستتجه.
02:10
But you can say with prettyجميلة good certaintyالسياقات
47
120389
2034
لكنك تستطيع أن تحدد بدرجة جيدة من الدقة
02:12
whetherسواء it will be cloudyغائم tomorrowغدا.
48
122447
1813
إذا ما سيكون الطقس ضبابيًا غدًا أم لا.
02:14
So that's it.
49
124284
1158
هذا كل شيء إذًا.
02:15
In Einstein'sآينشتاين time,
this is how farبعيدا scienceعلم had got.
50
125466
2683
في أيام آينشتاين، كان هذا أقصى
ما توصل إليه العلم.
02:18
We could do really smallصغير problemsمشاكل
with a fewقليل objectsشاء
51
128173
3613
كنا قادرين على حل المسائل البسيطة
التي تحتوي على القليل من الأجسام
02:21
with simpleبسيط interactionsالتفاعلات,
52
131810
1275
وقدر بسيط من التفاعلات.
02:23
or we could do hugeضخم problemsمشاكل
with millionsملايين of objectsشاء
53
133109
2602
أو كنا نحل المسائل الكبيرة
التي تحتوي على ملايين الأجسام
02:25
and simpleبسيط interactionsالتفاعلات.
54
135735
1323
وقدر بسيط من التفاعلات.
02:27
But what about everything in the middleوسط?
55
137082
1937
لكن ماذا عن كل شيء في الوسط؟
02:29
Well, just sevenسبعة yearsسنوات
before Einstein'sآينشتاين deathالموت,
56
139043
2693
قبل وفاة آينشتاين بسبع سنوات،
02:31
an Americanأمريكي scientistامن calledمسمي
Warrenمنطقة مكتظة Weaverويفر madeمصنوع exactlyبالضبط this pointنقطة.
57
141760
3658
طرح عالم أمريكي اسمه (وارن ويفر)
تلك المسألة بالتحديد.
02:35
He said that scientificعلمي methodologyالمنهجية
has goneذهب from one extremeأقصى to anotherآخر,
58
145442
3624
قال أن منهجية البحث العلمي
قد عالجت المسائل الصغيرة والكبيرة،
02:39
leavingمغادرة out an untouchedيمسها
great middleوسط regionمنطقة.
59
149090
3071
بدون التطرق للمنطقة الشاسعة التي تتوسطها.
02:42
Now, this middleوسط regionمنطقة
is where complexityتعقيد scienceعلم liesالأكاذيب,
60
152185
2699
وفي تلك المنطقة الوسطى
يأتي دور علوم المسائل المعقدة،
02:44
and this is what I mean by complexمركب.
61
154908
2259
وهذا ما أقصده بالتعقيد.
02:47
Now, unfortunatelyلسوء الحظ, almostتقريبيا
everyكل singleغير مرتبطة problemمشكلة you can think of
62
157191
3525
وللأسف، تقريباً تقع كل المسائل
التي يمكنك التفكير فيها
02:50
to do with humanبشري behaviorسلوك
63
160740
1222
والمتعلقة بالسلوك البشري
02:51
liesالأكاذيب in this middleوسط regionمنطقة.
64
161986
2069
في تلك المنطقة الوسطى.
02:54
Einstein'sآينشتاين got absolutelyإطلاقا no ideaفكرة
how to modelنموذج the movementحركة of a crowdيحشد.
65
164079
4290
لا يدري آينشتاين كيف يضع نموذجًا
لحركة الحشود.
02:58
There are too manyكثير people
to look at them all individuallyبشكل فردي
66
168393
2801
فعدد الناس كبير ويحول دون تتبع
كل منهم على حدة
03:01
and too fewقليل to treatيعالج them as a gasغاز.
67
171218
1872
وهو صغير لذا لا يمكن معاملتهم مثل الغازات.
03:03
Similarlyوبالمثل, people are proneعرضة
to annoyingمزعج things like decisionsقرارات
68
173114
3356
كما يميل الناس للقيام بأشياء مزعجة
مثل اتخاذ القرارات
03:06
and not wantingيريد to walkسير into eachكل other,
69
176494
2014
وتجنب الاصطدام ببعضهم البعض،
03:08
whichالتي makesيصنع the problemمشكلة
all the more complicatedمعقد.
70
178532
2613
مما يجعل المشكلة أكثر تعقيدًا.
03:11
Einsteinاينشتاين alsoأيضا couldn'tلم أستطع tell you
71
181169
1703
ولا يستطيع آينشتاين أيضًا أن يخبرك
03:12
when the nextالتالى stockمخزون marketسوق crashيصطدم _ تصادم
is going to be.
72
182896
2349
متى سيحدث الانهيار التالي لسوق الأسهم.
03:15
Einsteinاينشتاين couldn'tلم أستطع tell you
how to improveتحسن unemploymentبطالة.
73
185269
2764
ولا يستطيع أن يخبرك كيف تعالج البطالة.
03:18
Einsteinاينشتاين can't even tell you
74
188057
1401
ولا يستطيع حتى أن يخبرك
03:19
whetherسواء the nextالتالى iPhoneايفون
is going to be a hitنجاح or a flopهبوط مفاجئ.
75
189482
3382
إذا ما كان هاتف آيفون التالي
سينجح أم سيخفق.
03:22
So to concludeنستنتج partجزء one:
we're completelyتماما screwedثمل.
76
192888
2606
إذاً نستنتج من الجزء الأول
أننا سنفشل فشلًا ذريعًا.
03:25
We'veقمنا got no toolsأدوات to dealصفقة with this,
and life is way too complexمركب.
77
195518
4500
وليست لدينا أدوات للتعامل مع الأمر
وأن الحياة معقدة للغاية.
03:30
But maybe there's hopeأمل,
78
200042
1796
لكن قد يكون هناك أمل،
03:31
because in the last fewقليل yearsسنوات,
79
201862
1534
لأنه وفي الأعوام القليلة الأخيرة،
03:33
we'veقمنا begunبدأت to see the beginningsالبدايات
of a newالجديد areaمنطقة of scienceعلم
80
203420
3837
شهدنا بدايات مجال جديد من العلوم
03:37
usingاستخدام mathematicsالرياضيات
to modelنموذج our socialاجتماعي systemsأنظمة.
81
207281
3027
يعتمد على الرياضيات لوضع نماذج
لأنظمتنا الاجتماعية.
03:40
And I'm not just talkingالحديث here
about statisticsالإحصاء and computerالحاسوب simulationsالمحاكاة.
82
210332
3484
ولا أقصد الإحصاء والمحاكاة الحاسوبية فحسب.
03:43
I'm talkingالحديث about writingجاري الكتابة down
equationsمعادلات about our societyالمجتمع
83
213840
2996
بل أقصد كتابة معادلات عن مجتمعنا
03:46
that will help us understandتفهم
what's going on
84
216860
2069
ستساعدنا في فهم ما يجري حولنا
03:48
in the sameنفسه way as with the snookerالسنوكر ballsكرات
or the weatherطقس predictionتنبؤ.
85
218953
3215
بنفس أسلوب توقع كرات البلياردو
أو التنبؤ بالطقس.
03:52
And this has come about
because people have begunبدأت to realizeأدرك
86
222192
2842
وقد حدث ذلك لأن الناس بدأوا يدركون
03:55
that we can use and exploitاستغلال analogiesالقياس
87
225058
2343
أنه يمكننا الاستفادة من المقارانات
03:57
betweenما بين our humanبشري systemsأنظمة
and those of the physicalجسدي - بدني worldالعالمية around us.
88
227425
3942
بين الأنظمة البشرية والطبيعية من حولنا.
04:01
Now, to give you an exampleمثال:
89
231938
1464
على سبيل المثال:
04:03
the incrediblyلا يصدق complexمركب problemمشكلة
of migrationهجرة acrossعبر Europeأوروبا.
90
233426
3454
الهجرة عبر أنحاء أوروبا،
والتي تعتبر مشكلة معقدة للغاية.
04:06
Actuallyفعلا, as it turnsيتحول out, when you viewرأي
all of the people togetherسويا,
91
236904
3332
في الواقع، اتضح أنك عندما تنظر
إلى كل الحشود البشرية،
04:10
collectivelyجماعي, they behaveتصرف as thoughاعتقد
they're followingالتالية the lawsقوانين of gravityالجاذبية.
92
240260
4043
ستجد أنها تتصرف مجتمعةً
وكأنها تتبع قواعد الجاذبية.
04:14
But insteadفي حين أن of planetsالكواكب
beingيجرى attractedينجذب to one anotherآخر,
93
244327
3128
لكن في هذه الحالة، بدلًا من انجذاب الكواكب
لبعضها البعض،
04:17
it's people who are attractedينجذب
to areasالمناطق with better jobوظيفة opportunitiesالفرص,
94
247479
4210
فإن البشر هم من ينجذبون نحو المناطق
التي بها فرص وظيفية أفضل
04:21
higherأعلى payدفع, better qualityجودة of life
and lowerخفض unemploymentبطالة.
95
251713
4015
وأجور أعلى وجودة حياة أفضل وبطالة أقل.
04:25
And in the sameنفسه way as people
are more likelyالمحتمل أن to go for opportunitiesالفرص
96
255752
3528
وبنفس الطريقة التي تجعل احتمال
انجذاب الناس بشكل أكبر نحو الفرص
04:29
closeأغلق to where they liveحي alreadyسابقا --
Londonلندن to Kentكينت, for exampleمثال,
97
259304
3035
القريبة من محل إقامتهم،
مثل (لندن) إلى (كنت)،
04:32
as opposedمعارض to Londonلندن to Melbourneملبورن --
98
262363
1792
بدلاً من (لندن) إلى (ملبورن)،
04:34
the gravitationalالجاذبية effectتأثير of planetsالكواكب
farبعيدا away is feltشعور much lessأقل.
99
264179
4136
فإن تأثير جاذبية الكواكب البعيدة
يكون منخفضًا جدًّا.
04:38
So, to give you anotherآخر exampleمثال:
100
268997
2067
لنأخذ مثالًا آخر:
04:41
in 2008, a groupمجموعة in UCLAUCLA
were looking into the patternsأنماط - رسم
101
271088
4225
في 2008، بحثت مجموعة
في جامعة كالفورنيا عن أنماط
04:45
of burglaryالسطو hotالحار spotsبقع in the cityمدينة.
102
275337
2712
انتشار السرقة في المدينة.
04:48
Now, one thing about burglariesالسطو
is this ideaفكرة of repeatكرر victimizationالإيذاء.
103
278073
5519
وأحد الأنماط المتعلقة بالسرقات
هي معاودة الإيذاء.
04:53
So if you have a groupمجموعة of burglarsاللصوص
who manageتدبير to successfullyبنجاح robسلب an areaمنطقة,
104
283616
4237
فإذا نجحت مجموعة من الجناة
في سرقة منطقة ما،
04:57
they'llأنها سوف tendتميل to returnإرجاع to that areaمنطقة
and carryيحمل on burglingبورجلينج it.
105
287877
3790
فإنهم يميلون للعودة إلى تلك المنطقة
والاستمرار في سرقتها.
05:01
So they learnتعلم the layoutنسق of the housesمنازل,
106
291691
2856
فهم يتعرفون على أوصاف المنازل
05:04
the escapeهرب routesطرق
107
294571
1694
وطرق الهروب
05:06
and the localمحلي securityالأمان measuresالإجراءات
that are in placeمكان.
108
296289
3004
والاحتياطات الأمنية القائمة.
05:09
And this will continueاستمر to happenيحدث
109
299317
1685
وسيظل ذلك يحدث
05:11
untilحتى localمحلي residentsسكان and policeشرطة
rampالمنحدر up the securityالأمان,
110
301026
3181
حتى يشدد السكان والشرطة التدابير الأمنية،
05:14
at whichالتي pointنقطة, the burglarsاللصوص
will moveنقل off elsewhereفي مكان آخر.
111
304231
2771
عندئذٍ، سينتقل السارقون إلى مكان آخر.
05:17
And it's that balanceتوازن
betweenما بين burglarsاللصوص and securityالأمان
112
307026
2808
والمعادلة بين السارقين والتدابير الأمنية
05:19
whichالتي createsيخلق these dynamicديناميكي
hotالحار spotsبقع of the cityمدينة.
113
309858
3037
تحدد مناطق انتشار السرقات في المدينة.
05:22
As it turnsيتحول out,
this is exactlyبالضبط the sameنفسه processمعالج
114
312919
3544
وقد اتضح أن هذه نفس العملية
05:26
as how a leopardفهد getsيحصل على its spotsبقع,
115
316487
2242
التي تتوزع من خلالها نقاط النمر
05:28
exceptإلا in the leopardفهد exampleمثال,
it's not burglarsاللصوص and securityالأمان,
116
318753
2936
لكن في حالة النمر لا تكون المعادلة
بين السارقين والأمن،
05:31
it's the chemicalالمواد الكيميائية processمعالج
that createsيخلق these patternsأنماط - رسم
117
321713
3465
لكنها العملية الكيميائية التي تكوّن
تلك الأنماط
05:35
and something calledمسمي "morphogenesisالتشكل."
118
325202
1995
وشيء اسمه "التشكّل الحيوي".
05:37
We actuallyفعلا know an awfulسيى lot
about the morphogenesisالتشكل of leopardفهد spotsبقع.
119
327221
4256
إننا في الحقيقة نعرف الكثير جدًا
عن التشكّل الحيوي لنقاط النمر.
05:41
Maybe we can use this to try and spotبقعة
some of the warningتحذير signsعلامات with burglariesالسطو
120
331501
4644
ربما يمكننا الاستفادة من ذلك في محاولة
تحديد بعض العلامات التحذيرية للسرقات
05:46
and perhapsربما, alsoأيضا to createخلق
better crimeجريمة strategiesاستراتيجيات to preventيحول دون crimeجريمة.
121
336169
4107
وربما أيضًا نبتكر خططًا أمنية أفضل
للحد من الجريمة.
05:50
There's a groupمجموعة here at UCLUCL
122
340300
1572
وتوجد مجموعة هنا في كلية لندن
05:51
who are workingعامل with
the Westغرب Midlandsميدلاندز policeشرطة right now
123
341896
2825
تعمل حاليًا مع شرطة ميلاند الغربية
05:54
on this very questionسؤال.
124
344745
1641
على تلك المسألة تحديدًا.
05:56
I could give you
plentyوفرة of examplesأمثلة like this,
125
346410
2915
يمكنني إعطاؤكم الكثير من الأمثلة كهذه،
05:59
but I wanted to leaveغادر you
with one from my ownخاصة researchابحاث
126
349349
2643
لكن أريد أن أترككم مع مثال من أبحاثي
06:02
on the Londonلندن riotsأعمال الشغب.
127
352016
1166
عن أحداث شغب إنجلترا.
06:03
Now, you probablyالمحتمل
don't need me to tell you
128
353206
2015
وعلى الأرجح، لا حاجة لإخباركم
06:05
about the eventsأحداث of last summerالصيف,
129
355245
1567
عن أحداث الصيف الماضي،
06:06
where Londonلندن and the UKالمملكة المتحدة saw
the worstأسوأ sustainedمستمر periodفترة
130
356836
3030
حين شهدت لندن والمملكة المتحدة
أسوء فترة متواصلة
06:09
of violentعنيف lootingنهب and arsonحريق متعمد
131
359890
1526
من أحداث السرقات والتخريب
06:11
for over twentyعشرون yearsسنوات.
132
361440
1613
على مدى عشرين عامًا.
06:13
It's understandableمفهوم that, as a societyالمجتمع,
we want to try and understandتفهم
133
363077
3287
من المعقول أن نرغب كمجتمع محاولة فهم
06:16
exactlyبالضبط what causedتسبب these riotsأعمال الشغب,
134
366388
1794
ما يسبب تلك الاضطرابات تحديدًا،
06:18
but alsoأيضا, perhapsربما, to equipتجهيز our policeشرطة
with better strategiesاستراتيجيات
135
368206
3885
وأن نرغب أيضًا في مدِّ شرطتنا
بإعدادات أفضل
06:22
to leadقيادة to a swifterأسرع
resolutionالقرار in the futureمستقبل.
136
372115
3781
لكي يتم حسم الأمور بسرعة أكبر في المستقبل.
06:25
Now, I don't want to upsetمضطراب
the sociologistsعلماء الاجتماع here,
137
375920
2356
أنا لا أريد أن أضايق علماء الاجتماع هنا،
06:28
so I absolutelyإطلاقا cannotلا تستطيع talk about
the individualفرد motivationsالدوافع for a rioterمثيري الشغب,
138
378300
4857
لذلك، لن أتحدث عن الدوافع الفردية للمشاغب،
06:33
but when you look at
the riotersمثيري الشغب all togetherسويا,
139
383181
2168
لكن عندما تنظر للمشاغبين سويًا،
06:35
mathematicallyرياضيا, you can separateمنفصل it
into a three-stageثلاث مراحل processمعالج
140
385373
3208
فمن الناحية الرياضية، يمكنك تجزئة الأمر
إلى عملية من ثلاث مراحل
06:38
and drawرسم analogiesالقياس accordinglyوفقا لذلك.
141
388605
1975
ثم عقد المقارنات وفقًا لذلك.
06:40
So, stepخطوة one: let's say
you've got a groupمجموعة of friendsاصحاب.
142
390604
3177
- الخطوة الأولى: لنفترض أن هناك
مجموعة من الأصدقاء.
06:43
Noneلا شيء of them are involvedمتورط in the riotsأعمال الشغب,
143
393805
1875
ولا أحد منهم تدخل في أعمال شغب،
06:45
but one of them walksيمشي pastالماضي
a Footقدم Lockerخزانة whichالتي is beingيجرى raidedداهمت,
144
395704
3682
لكن أحدهم مر بجوار متجر أحذية يتعرض للسرقة
06:49
and goesيذهب in and bagsأكياس himselfنفسه
a newالجديد pairزوج of trainersالمدربون.
145
399410
2513
فدخله وأخذ حذاءً جديدًا.
06:51
He textsالنصوص one of his friendsاصحاب and saysيقول,
"Come on down to the riotsأعمال الشغب."
146
401947
4089
ثم أرسل لأحد أصدقائه قائلًا:
"انضمّ معنا إلى الأحداث."
06:56
So his friendصديق joinsينضم him,
147
406060
1421
فينضم إليه صديقه،
06:57
and then the two of them textنص
more of theirهم friendsاصحاب, who joinانضم them,
148
407505
3157
ثم يرسل كليهما للمزيد من الأصدقاء
الذين ينضمون إليهما،
07:00
and textنص more of theirهم friendsاصحاب
149
410686
1581
ويرسلون للمزيد من الأصدقاء
07:02
and more and more, and so it continuesتواصل.
150
412291
2374
والمزيد والمزيد ويستمر الأمر هكذا.
07:04
This processمعالج is identicalمطابق to the way
that a virusفيروس spreadsالهوامش throughعبر a populationتعداد السكان.
151
414689
4583
هذه العملية مشابهة للطريقة
التي ينتشر بها الفيروس بين الجموع.
07:09
If you think about the birdطائر fluأنفلونزا epidemicوباء
of a coupleزوجان of yearsسنوات agoمنذ,
152
419296
3100
إذا فكرت في أمر وباء إنفلونزا الطيور
الذي حدث منذ بضعة أعوام،
07:12
the more people that were infectedإصابة,
the more people that got infectedإصابة,
153
422420
3303
كلما زاد عدد المصابين بالعدوى،
زاد عدد المرضى
07:15
and the fasterبسرعة the virusفيروس spreadانتشار
154
425747
1588
وزاد انتشار الفيروس
07:17
before the authoritiesالسلطات managedتمكن
to get a handleمقبض on eventsأحداث.
155
427359
3141
قبل تمكّن السُلطات من السيطرة على الأحداث.
07:20
And it's exactlyبالضبط the sameنفسه processمعالج here.
156
430988
2515
وهذه نفس العملية التي تحدث هنا بالضبط.
07:23
So let's say you've got a rioterمثيري الشغب,
he's decidedقرر he's going to riotشغب.
157
433527
3276
فلنقُل أن هناك مشاغب،
وقرر المشاركة في أعمال الشغب.
07:26
The nextالتالى thing he has to do
is pickقطف او يقطف a riotشغب siteموقع.
158
436827
2535
ما سيفعله بعد ذلك هو اختيار موقع الشغب.
07:30
Now, what you should know
about riotersمثيري الشغب is that, umأم ...
159
440274
3624
ما يجب أن تعرفوه عن المشاغبين هو أنهم...
07:33
Oopsوجه الفتاة, clicker'sللفرس goneذهب. There we go.
160
443922
1642
ضاع المؤشر ... ها هو.
07:35
What you should know about riotersمثيري الشغب is,
they're not preparedأعدت to travelالسفر
161
445588
3344
ما يجب أن تعرفوه عن المشاغبين
هو أنهم ليسوا على استعداد للتنقل
07:38
that farبعيدا from where they liveحي,
162
448956
1451
إلى مسافات بعيدة عن منازلهم،
07:40
unlessما لم it's a really juicyغض riotشغب siteموقع.
163
450431
1852
إلا إذا كان موقع الشغب جذابًا جدًا.
07:42
(Laughterضحك)
164
452307
1075
(ضحك)
ويمكنكم أن تلاحظوا ذلك هنا
على هذا الرسم البياني،
07:43
So you can see that here from this graphرسم بياني,
165
453406
2069
07:45
with an awfulسيى lot of riotersمثيري الشغب
havingوجود traveledسافر lessأقل than a kilometerكيلومتر
166
455499
3391
حيث أن عددًا كبيرًا جدًا من المشاغبين
انتقلوا إلى مسافة أقل من كيلومتر
07:48
to the siteموقع that they wentذهب to.
167
458914
1679
نحو الموقع الذي اتجهوا إليه.
07:50
Now, this patternنمط is seenرأيت
in consumerمستهلك modelsعارضات ازياء of retailالتجزئة spendingالإنفاق,
168
460617
4909
ويمكن ملاحظة هذا النمط في نماذج
إنفاق المستهلكين في تجارة التجزئة،
07:55
i.e., where we chooseأختر to go shoppingالتسوق.
169
465550
2309
بمعنى، الأماكن التي نختار أن نتسوق فيها.
07:57
So, of courseدورة, people like
to go to localمحلي shopsمحلات,
170
467883
2922
بالطبع يفضل الناس الذهاب
إلى المتاجر المحلية،
08:00
but you'dكنت be preparedأعدت
to go a little bitقليلا furtherبالإضافة إلى ذلك
171
470829
2592
لكنهم على استعداد للذهاب
إلى مكان أبعد قليلًا
08:03
if it was a really good retailالتجزئة siteموقع.
172
473445
2116
إذا كان موقع المتجر جيدًا جدًا،
08:05
And this analogyتشابه جزئي, actuallyفعلا, was alreadyسابقا
pickedالتقطت up by some of the papersأوراق,
173
475585
3442
وقد تم استخدام تلك المقارنة تحديدًا
في بعض الصحف،
08:09
with some tabloidصحيفة شعبية pressصحافة callingدعوة the eventsأحداث
"Shoppingالتسوق with violenceعنف,"
174
479051
3262
حيث كانت بعض عناوين الأحداث:
"التسوق بعنف"،
08:12
whichالتي probablyالمحتمل sumsمسائل حسابية it up
in termsشروط of our researchابحاث.
175
482337
2788
وهذا تقريبًا يلخص موضوع بحثنا.
08:15
Oh! -- we're going backwardsالى الوراء.
176
485673
1476
آه... لقد عدنا للخلف.
08:19
OK, stepخطوة threeثلاثة.
177
489730
1456
حسنًا، الخطوة الثالثة.
أخيرًا، وصل المشاغب إلى المكان،
08:21
Finallyأخيرا, the rioterمثيري الشغب is at his siteموقع,
178
491210
1817
08:23
and he wants to avoidتجنب
gettingالحصول على caughtالقبض by the policeشرطة.
179
493051
4572
ويريد تجنب قبض الشرطة عليه.
08:27
The riotersمثيري الشغب will avoidتجنب
the policeشرطة at all timesمرات,
180
497647
2701
يتجنب المشاغبون الشرطة في كافة الأوقات،
08:30
but there is some safetyسلامة in numbersأعداد.
181
500372
2094
لكن العدد الكبير يعطي إحساسًا بالأمان.
08:32
And on the flipيواجه sideجانب, the policeشرطة,
with theirهم limitedمحدود resourcesموارد,
182
502490
3061
وعلى الجانب المقابل، فإن الشرطة،
بإمكانياتها المحدودة،
08:35
are tryingمحاولة to protectيحمي
as much of the cityمدينة as possibleممكن,
183
505575
2579
تحاول حماية أكبر مساحة ممكنة من المدينة
08:38
arrestيقبض على riotersمثيري الشغب whereverأينما possibleممكن
184
508178
2013
واعتقال المشاغبين حيثما أمكن
08:40
and to createخلق a deterrentرادع effectتأثير.
185
510215
2041
وإحداث تأثير ردعي.
08:45
And actuallyفعلا, as it turnsيتحول out,
186
515510
1491
وفي الحقيقة، كما اتضح لنا،
08:47
this mechanismآلية betweenما بين the two speciesمحيط,
so to speakتحدث, of riotersمثيري الشغب and policeشرطة,
187
517025
4623
تلك الآلية بين الفصيلتين، على سبيل المثال،
أي المشاغبين والشرطة،
08:51
is identicalمطابق to predatorsالحيوانات المفترسة
and preyفريسة in the wildبري.
188
521672
2649
مماثلة للكائنات المفترسة
وفريستها في البرية.
08:54
So if you can imagineتخيل rabbitsالأرانب and foxesالثعالب,
189
524345
2197
فإذا تخيلت الأرانب والثعالب،
08:56
rabbitsالأرانب are tryingمحاولة to avoidتجنب
foxesالثعالب at all costsالتكاليف,
190
526566
2750
تحاول الأرانب تجنب الثعالب بأي ثمن،
08:59
while foxesالثعالب are patrollingبدوريات the spaceالفراغ,
tryingمحاولة to look for rabbitsالأرانب.
191
529340
3687
بينما تجوب الثعالب المنطقة
محاولةً البحث عن الأرانب.
09:03
We actuallyفعلا know an awfulسيى lot
about the dynamicsدينامية of predatorsالحيوانات المفترسة and preyفريسة.
192
533051
3354
إننا في الحقيقة نعرف الكثير جدًا
عن تحركات الكائنات المفترسة وفريستها.
09:06
We alsoأيضا know a lot about
consumerمستهلك spendingالإنفاق flowsيطفو.
193
536429
4979
كما أننا نعرف الكثير
عن تسلسلات إنفاق المستهلكين،
09:11
And we know a lot about
how virusesالفيروسات spreadانتشار throughعبر a populationتعداد السكان.
194
541432
3163
وعن كيفية انتشار الفيروسات بين الجموع.
09:14
So if you take these threeثلاثة analogiesالقياس
togetherسويا and exploitاستغلال them,
195
544619
3033
فإذا جمعت تلك المقارنات الثلاث سويًا
وقمت باستغلالها،
09:17
you can come up with a mathematicalرياضي
modelنموذج of what actuallyفعلا happenedحدث,
196
547676
3236
يمكنك استنتاج نموذج رياضي لما حدث بالفعل،
09:20
that's capableقادر على of replicatingتكرار
the generalجنرال لواء patternsأنماط - رسم
197
550936
2404
وذلك النموذج قادر على تكرار الأنماط العامة
09:23
of the riotsأعمال الشغب themselvesأنفسهم.
198
553364
1343
لأحداث الشغب.
09:25
Now, onceذات مرة we'veقمنا got this,
we can almostتقريبيا use this as a petriبتري dishطبق
199
555678
3086
وعندما يكون ذلك النموذج بحوزتنا،
يمكننا استخدامه كطبق بتري
09:28
and startبداية havingوجود conversationsالمحادثات
200
558788
1623
والبدأ في خوض محادثات
09:30
about whichالتي areasالمناطق of the cityمدينة
were more susceptibleسريع التأثر than othersالآخرين
201
560435
3139
عن أنحاء المدينة التي تعرّضت للشغب
أكثر من غيرها
09:33
and what policeشرطة tacticsتكتيكات could be used
202
563598
1877
وأي من الخطط الشُرطية يمكن استخدامها
09:35
if this were ever to happenيحدث
again in the futureمستقبل.
203
565499
2307
إذا تكرر حدوث ذلك في المستقبل.
09:37
Even twentyعشرون yearsسنوات agoمنذ, modelingتصميم
of this sortفرز was completelyتماما unheardغير مسموع of.
204
567830
4003
حتى قبل 20 عامًا، لم تكن النماذج
من هذا النوع شيئًا معروفًا.
09:41
But I think that these analogiesالقياس
are an incrediblyلا يصدق importantمهم toolأداة
205
571857
4444
لكن أظن أن تلك المقارنات هي أداة مهمة
09:46
in tacklingالعرقلة problemsمشاكل with our societyالمجتمع,
206
576325
2491
للتعامل مع المشكلات في مجتمعنا،
09:48
and perhapsربما, ultimatelyفي النهاية improvingتحسين
our societyالمجتمع overallبصورة شاملة.
207
578840
3406
وربما، في النهاية، تحسين حالته العامة.
09:52
So, to concludeنستنتج: life is complexمركب,
208
582270
2389
ونستنتج من ذلك أن الحياة معقدة،
09:54
but perhapsربما understandingفهم it need not
necessarilyبالضرورة be that complicatedمعقد.
209
584683
3357
لكن لا داعي أن يكون فهمها معقدًا
إلى تلك الدرجة.
09:58
Thank you.
210
588064
1158
شكرًا لكم.
(تصفيق)
09:59
(Applauseتصفيق)
211
589246
1386
Translated by Omnia Kamel
Reviewed by Fatima Zahra El Hafa

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.

Why you should listen

Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.

More profile about the speaker
Hannah Fry | Speaker | TED.com