TED2012
Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history
Jean-Baptiste Michel: Die Mathematik der Geschichte
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Was kann Mathematik über Geschichte aussagen? Laut TED Fellow Jean-Baptiste Michel eine ganze Menge. Von Veränderungen in der Sprache zur Tödlichkeit von Kriegen zeigt er, wie die Anfänge von digitalisierter Geschichtsschreibung schon jetzt tiefliegende Muster aufdecken können.
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
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00:15
So it turns out that mathematics is a very powerful language.
0
0
3671
Wie sich herausstellt, ist Mathematik
eine sehr kraftvolle Sprache.
eine sehr kraftvolle Sprache.
00:19
It has generated considerable insight in physics,
1
3671
2312
Sie hat bedeutende Erkenntnisse in der Physik,
00:21
in biology and economics,
2
5983
2100
Biologie und Wirtschaftslehre
hervorgebracht,
hervorgebracht,
00:23
but not that much in the humanities and in history.
3
8083
2817
jedoch nicht in den Geistes- und
Geschichtswissenschaften.
Geschichtswissenschaften.
00:26
I think there's a belief that it's just impossible,
4
10900
2283
Das liegt an dem Glauben,
dass es nicht möglich ist und
dass es nicht möglich ist und
00:29
that you cannot quantify the doings of mankind,
5
13183
2646
dass man nicht quantifizieren kann,
was die Menschheit tut,
was die Menschheit tut,
00:31
that you cannot measure history.
6
15829
2519
dass man Geschichte nicht messen kann.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Aber ich glaube das nicht.
00:35
I want to show you a couple of examples why.
8
19875
2042
Dazu möchte ich Ihnen
einige Beispiele geben.
einige Beispiele geben.
00:37
So my collaborator Erez and I were considering the following fact:
9
21917
2958
Mein Mitarbeiter Erez und ich haben
Folgendes betrachtet:
Folgendes betrachtet:
00:40
that two kings separated by centuries
10
24875
2729
Dass zwei Könige in verschiedenen
Jahrhunderten
Jahrhunderten
00:43
will speak a very different language.
11
27604
1767
eine sehr unterschiedliche
Sprache sprechen.
Sprache sprechen.
00:45
That's a powerful historical force.
12
29371
2304
Das ist eine einflussreiche
historische Kraft.
historische Kraft.
00:47
So the king of England, Alfred the Great,
13
31675
1773
Der König von England,
Alfred der Große,
Alfred der Große,
00:49
will use a vocabulary and grammar
14
33448
1640
benutzt ein Vokabular
und eine Grammatik,
und eine Grammatik,
00:50
that is quite different from the king of hip hop, Jay-Z.
15
35088
3700
die sich sehr von denen des
Hip-Hop-Königs Jay-Z unterscheiden.
Hip-Hop-Königs Jay-Z unterscheiden.
00:54
(Laughter)
16
38788
1666
(Gelächter)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
Das ist einfach so.
Sprache verändert sich im Lauf der Zeit,
Sprache verändert sich im Lauf der Zeit,
00:58
Language changes over time, and it's a powerful force.
18
42625
2292
und sie ist eine einflussreiche Kraft.
01:00
So Erez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Erez und ich wollten mehr
darüber herausfinden.
darüber herausfinden.
01:03
So we paid attention to a particular grammatical rule, past-tense conjugation.
20
47204
3657
Wir widmeten uns einer grammatischen Regel:
der Konjugation der Vergangenheitsform.
der Konjugation der Vergangenheitsform.
01:06
So you just add "ed" to a verb at the end to signify the past.
21
50861
3264
Man hängt im Englischen "-ed" an das Verb,
um die Vergangenheit auszudrücken.
um die Vergangenheit auszudrücken.
01:10
"Today I walk. Yesterday I walked."
22
54125
1927
"Today I walk. Yesterday I walked."
("Heute gehe ich. Gestern ging ich.")
("Heute gehe ich. Gestern ging ich.")
01:11
But some verbs are irregular.
23
56052
1344
Aber manche Verben sind unregelmäßig.
01:13
"Yesterday I thought."
24
57396
1396
"Yesterday I thought."
("Gestern dachte ich.")
("Gestern dachte ich.")
01:14
Now what's interesting about that
25
58792
1666
Das Interessante dabei ist,
01:16
is irregular verbs between Alfred and Jay-Z have become more regular.
26
60458
3830
dass die Verben zwischen Alfred und Jay-Z
regelmäßiger geworden sind.
regelmäßiger geworden sind.
01:20
Like the verb "to wed" that you see here has become regular.
27
64288
2735
Wie das Verb "to wed" (heiraten),
das regelmäßig geworden ist.
das regelmäßig geworden ist.
01:22
So Erez and I followed the fate of over 100 irregular verbs
28
67023
4022
Also verfolgten wir das Schicksal
von über 100 unregelmäßigen
von über 100 unregelmäßigen
01:26
through 12 centuries of English language,
29
71045
1919
englischen Verben über
12 Jahrhunderte hinweg.
12 Jahrhunderte hinweg.
01:28
and we saw that there's actually a very simple mathematical pattern
30
72964
2911
Dem Ganzen liegt ein sehr einfaches
mathematisches Muster
mathematisches Muster
01:31
that captures this complex historical change,
31
75875
2542
zu Grunde, das komplexen
historischen Wandel erfasst,
historischen Wandel erfasst,
01:34
namely, if a verb is 100 times more frequent than another,
32
78417
3660
und zwar, dass ein
100-mal häufigeres Verb
100-mal häufigeres Verb
01:37
it regularizes 10 times slower.
33
82077
2665
10-mal langsamer regelmäßig wird.
01:40
That's a piece of history, but it comes in a mathematical wrapping.
34
84742
3935
Das ist ein Stück Geschichte,
verpackt in Mathematik.
verpackt in Mathematik.
01:44
Now in some cases math can even help explain,
35
88677
3654
In einigen Fällen kann sie sogar Erklärungen
für historische Kräfte bieten
für historische Kräfte bieten
01:48
or propose explanations for, historical forces.
36
92331
2879
oder hierzu Erklärungen vorschlagen.
01:51
So here Steve Pinker and I
37
95210
1832
Steve Pinker und ich
01:52
were considering the magnitude of wars during the last two centuries.
38
97042
3852
betrachteten das Ausmaß von Kriegen
in den letzten zwei Jahrhunderten.
in den letzten zwei Jahrhunderten.
01:56
There's actually a well-known regularity to them
39
100894
2495
Und es gibt tatsächlich eine
bekannte Regularität, die besagt,
bekannte Regularität, die besagt,
01:59
where the number of wars that are 100 times deadlier
40
103389
3422
dass die Anzahl der Kriege,
die 100-mal tödlicher sind,
die 100-mal tödlicher sind,
02:02
is 10 times smaller.
41
106811
1952
10-mal kleiner ist.
02:04
So there are 30 wars that are about as deadly as the Six Days War,
42
108763
3344
Es gibt 30 Kriege, die ungefähr
so tödlich sind wie der Sechstagekrieg,
so tödlich sind wie der Sechstagekrieg,
02:08
but there's only four wars that are 100 times deadlier --
43
112107
2820
aber nur vier Kriege,
die 100-mal so tödlich sind –
die 100-mal so tödlich sind –
02:10
like World War I.
44
114927
1977
wie der Erste Weltkrieg.
02:12
So what kind of historical mechanism can produce that?
45
116904
2923
Durch welche Art von historischen Mechanismen
wird dies hervorgerufen?
wird dies hervorgerufen?
02:15
What's the origin of this?
46
119827
2000
Was ist der Ursprung?
02:17
So Steve and I, through mathematical analysis,
47
121827
2265
Steve und ich denken –
aufgrund mathematischer Analyse –
aufgrund mathematischer Analyse –
02:19
propose that there's actually a very simple phenomenon at the root of this,
48
124092
4241
dass ein sehr einfaches Phänomen
die Wurzel des Ganzen ist, das in
die Wurzel des Ganzen ist, das in
02:24
which lies in our brains.
49
128333
1690
unserem Gehirn vorkommt.
02:25
This is a very well-known feature
50
130023
2019
Es ist eine bekannte Eigenschaft,
02:27
in which we perceive quantities in relative ways --
51
132042
2975
durch die wir Quantitäten
auf eine relative Art wahrnehmen –
auf eine relative Art wahrnehmen –
02:30
quantities like the intensity of light or the loudness of a sound.
52
135017
3716
Quantitäten wie die Intensität von Licht
oder die Lautstärke von Geräuschen.
oder die Lautstärke von Geräuschen.
02:34
For instance, committing 10,000 soldiers to the next battle sounds like a lot.
53
138733
5309
Ein Beispiel: 10.000 Soldaten in die nächste Schlacht
zu schicken hört sich viel an.
zu schicken hört sich viel an.
02:39
It's relatively enormous if you've already committed 1,000 soldiers previously.
54
144042
3444
Das ist ziemlich gewaltig, wenn man vorher
schon 1.000 Soldaten ausgesendet hat.
schon 1.000 Soldaten ausgesendet hat.
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
Aber es hört sich nicht so viel an,
02:45
it's not relatively enough, it won't make a difference
56
149313
3020
es ist relativ gesehen nicht genug,
und es macht keinen Unterschied,
und es macht keinen Unterschied,
02:48
if you've already committed 100,000 soldiers previously.
57
152333
2952
wenn man vorher schon
100.000 Soldaten geschickt hat.
100.000 Soldaten geschickt hat.
02:51
So you see that because of the way we perceive quantities,
58
155285
3613
Sie können sehen, dass aufgrund
unserer Wahrnehmung von Quantitäten
unserer Wahrnehmung von Quantitäten
02:54
as the war drags on,
59
158898
1767
im Laufe eines langwierigen Krieges
02:56
the number of soldiers committed to it and the casualties
60
160665
3085
die Anzahl der Truppen und die Verluste
02:59
will increase not linearly --
61
163750
1683
nicht linear ansteigen –
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
wie 10.000, 11.000, 12.000 –
03:03
but exponentially -- 10,000, later 20,000, later 40,000.
63
167321
4275
sondern exponentiell –
10.000, dann 20.000, dann 40.000.
10.000, dann 20.000, dann 40.000.
03:07
And so that explains this pattern that we've seen before.
64
171596
3085
Und das erklärt dieses Muster,
das ich vorhin angesprochen habe.
das ich vorhin angesprochen habe.
03:10
So here mathematics is able to link a well-known feature of the individual mind
65
174681
5498
Mathematik ist also in der Lage,
eine weit bekannte Eigenschaft des Verstandes
eine weit bekannte Eigenschaft des Verstandes
03:16
with a long-term historical pattern
66
180179
2989
mit einem langzeitigen
historischen Muster zu verknüpfen,
historischen Muster zu verknüpfen,
03:19
that unfolds over centuries and across continents.
67
183168
2857
das über Jahrhunderte und
Kontinente hinweg vorkommt.
Kontinente hinweg vorkommt.
03:21
So these types of examples, today there are just a few of them,
68
186025
4017
Diese Art von Beispielen –
heute gibt es nur ein paar wenige –
heute gibt es nur ein paar wenige –
03:25
but I think in the next decade they will become commonplace.
69
190042
2689
werden meiner Meinung nach
im nächsten Jahrzehnt alltäglich werden.
im nächsten Jahrzehnt alltäglich werden.
03:28
The reason for that is that the historical record
70
192731
2392
Der Grund hierfür ist,
dass der historische Bericht
dass der historische Bericht
03:31
is becoming digitized at a very fast pace.
71
195123
2460
in rasantem Tempo digitalisiert wird.
03:33
So there's about 130 million books
72
197583
2610
Es gibt circa 130 Millionen Bücher,
03:36
that have been written since the dawn of time.
73
200193
2311
die seit Menschengedenken
geschrieben wurden.
geschrieben wurden.
03:38
Companies like Google have digitized many of them --
74
202504
2454
Unternehmen wie Google
haben viele davon digitalisiert –
haben viele davon digitalisiert –
03:40
above 20 million actually.
75
204958
1584
mehr als 20 Millionen,
um genau zu sein.
um genau zu sein.
03:42
And when the stuff of history is available in digital form,
76
206542
3578
Und wenn Geschichte
in digitaler Form verfügbar ist,
in digitaler Form verfügbar ist,
03:46
it makes it possible for a mathematical analysis
77
210120
2380
ermöglicht dies eine mathematische Analyse,
03:48
to very quickly and very conveniently
78
212500
2375
um sehr schnell und bequem
03:50
review trends in our history and our culture.
79
214875
2725
Trends in unserer Geschichte
und Kultur einzusehen.
und Kultur einzusehen.
03:53
So I think in the next decade,
80
217600
2721
Im nächsten Jahrzehnt werden
03:56
the sciences and the humanities will come closer together
81
220321
2750
Natur- und Geisteswissenschaften
näher zusammenrücken,
näher zusammenrücken,
03:58
to be able to answer deep questions about mankind.
82
223071
3329
um Antworten auf tiefgründige Fragen
zur Menschheit zu finden.
zur Menschheit zu finden.
04:02
And I think that mathematics will be a very powerful language to do that.
83
226400
4121
Und ich glaube, dass die Mathematik dafür
eine sehr kraftvolle Sprache liefern wird.
eine sehr kraftvolle Sprache liefern wird.
04:06
It will be able to reveal new trends in our history,
84
230521
3146
Sie wird in der Lage sein, neue Trends
in unserer Geschichte aufzudecken,
in unserer Geschichte aufzudecken,
04:09
sometimes to explain them,
85
233667
1750
teilweise, um diese zu erklären,
04:11
and maybe even in the future to predict what's going to happen.
86
235417
3306
und um vielleicht sogar in der Zukunft
vorherzusagen, was passieren wird.
vorherzusagen, was passieren wird.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Vielen Dank.
04:16
(Applause)
88
240214
3678
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcherJean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.
Why you should listen
Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com