TED@Intel
Maria Bezaitis: Why we need strangeness
Maria Bezaitis: Ce surprenant besoin d'étrangeté
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Dans notre monde numérique, les relations sociales passent maintenant par les données. Sans même nous en rendre compte, nous construisons des barrières pour nous protéger de l'étrangeté -- les gens et les idées qui ne correspondent pas aux schémas que l'on connait déjà, ce que nous apprécions déjà et les lieux où sommes déjà allés. Un appel pour que la technologie nous libère et nous apporte ce dont nous avons besoin, même si ce n'est pas familier. (Filmé à TED@Intel.)
Maria Bezaitis - Computer engineer
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
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00:12
"Don't talk to strangers."
0
892
3288
« Ne parlez pas aux inconnus. »
00:16
You have heard that phrase uttered
1
4180
2039
Vous avez entendu cette phrase
dans la bouche de vos amis,
dans la bouche de vos amis,
00:18
by your friends, family, schools and the media for decades.
2
6219
4313
de votre famille, à l'école et dans les médias
depuis des décennies.
depuis des décennies.
00:22
It's a norm. It's a social norm.
3
10532
2912
C'est une norme. Une norme sociale.
00:25
But it's a special kind of social norm,
4
13444
2358
Mais une norme sociale particulière,
00:27
because it's a social norm that wants to tell us
5
15802
2530
car c'est une norme sociale qui veut nous dicter
00:30
who we can relate to and who we shouldn't relate to.
6
18332
4464
avec qui nous pouvons et avec qui nous ne devons pas avoir des relations.
00:34
"Don't talk to strangers" says,
7
22796
2504
« Ne parlez pas à des inconnus » veut dire
00:37
"Stay from anyone who's not familiar to you.
8
25300
4176
« Gardez vos distances
avec quiconque n'est pas un proche.
avec quiconque n'est pas un proche.
00:41
Stick with the people you know.
9
29476
2415
Restez avec les gens que vous connaissez.
00:43
Stick with people like you."
10
31891
2974
Restez avec les gens qui vous ressemblent. »
00:46
How appealing is that?
11
34865
2352
Quel attrait y a-t-il à cela ?
00:49
It's not really what we do, is it, when we're at our best?
12
37217
3225
Ce n'est pas ce que nous faisons lorsque nous donnons le meilleur de nous-mêmes, n'est-ce pas ?
00:52
When we're at our best, we reach out to people
13
40442
2784
Lorsque nous donnons le meilleur de nous-mêmes, nous allons vers ceux
00:55
who are not like us,
14
43226
1618
qui ne nous ressemblent pas.
00:56
because when we do that, we learn from people
15
44844
2867
Parce qu'en faisant ça, nous apprenons des gens
00:59
who are not like us.
16
47711
2269
qui ne nous ressemblent pas.
01:01
My phrase for this value of being with "not like us"
17
49980
4101
Mon expression pour le fait d'être avec ce qui
ne nous ressemble pas
ne nous ressemble pas
01:06
is "strangeness,"
18
54081
1872
est « étrangeté ».
01:07
and my point is that in today's digitally intensive world,
19
55953
3900
Ce que je veux dire,
c'est que dans le monde si numérique d'aujourd'hui,
c'est que dans le monde si numérique d'aujourd'hui,
01:11
strangers are quite frankly not the point.
20
59853
3366
les inconnus ne sont pas le problème.
01:15
The point that we should be worried about is,
21
63219
2183
Ce qui devrait nous inquiéter
01:17
how much strangeness are we getting?
22
65402
2887
c'est de savoir à quel degré d'étrangeté
nous sommes exposés.
nous sommes exposés.
01:20
Why strangeness? Because our social relations
23
68289
3006
Pourquoi l'étrangeté ?
Parce que nos relations sociales
Parce que nos relations sociales
01:23
are increasingly mediated by data,
24
71295
2794
passent de plus en plus par les données.
01:26
and data turns our social relations into digital relations,
25
74089
4557
Et les données font de nos relations sociales
des relations numériques.
des relations numériques.
01:30
and that means that our digital relations
26
78646
2349
Ce qui signifie que nos relations numériques
01:32
now depend extraordinarily on technology
27
80995
3802
dépendent aujourd'hui énormément de la technologie
01:36
to bring to them a sense of robustness,
28
84797
2918
pour acquérir une dimension de robustesse,
01:39
a sense of discovery,
29
87715
1587
une dimension de découverte,
01:41
a sense of surprise and unpredictability.
30
89302
3270
une dimension de surprise et d'imprévisibilité.
01:44
Why not strangers?
31
92572
1767
Pourquoi pas des inconnus ?
01:46
Because strangers are part of a world
32
94339
2294
Parce que les inconnus font partie d'un monde
01:48
of really rigid boundaries.
33
96633
2265
aux frontières bien rigides.
01:50
They belong to a world of people I know
34
98898
2952
Ils font partie d'un monde qui sépare
les gens que je connais
les gens que je connais
01:53
versus people I don't know,
35
101850
2514
de ceux que je ne connais pas.
01:56
and in the context of my digital relations,
36
104364
2479
Dans le contexte de mes relations numériques,
01:58
I'm already doing things with people I don't know.
37
106843
4021
je fais déjà des choses
avec des gens que je ne connais pas.
avec des gens que je ne connais pas.
02:02
The question isn't whether or not I know you.
38
110864
3218
La question n'est pas de savoir si je vous connais,
02:06
The question is, what can I do with you?
39
114082
2504
mais de savoir ce que je peux faire avec vous.
02:08
What can I learn with you?
40
116586
2609
Ce que je peux apprendre de vous.
02:11
What can we do together that benefits us both?
41
119195
4301
Ce que nous pouvons faire ensemble
qui soit profitable à nous deux.
qui soit profitable à nous deux.
02:15
I spend a lot of time thinking about
42
123496
2362
Je passe beaucoup de temps à réfléchir
02:17
how the social landscape is changing,
43
125858
2760
à comment évolue le paysage social,
02:20
how new technologies create new constraints
44
128618
2472
à la manière dont les nouvelles technologies
créent de nouvelles contraintes
créent de nouvelles contraintes
02:23
and new opportunities for people.
45
131090
2790
et de nouvelles opportunités pour les gens.
02:25
The most important changes facing us today
46
133880
2651
Le changement le plus important
auquel nous sommes aujourd'hui confrontés
auquel nous sommes aujourd'hui confrontés
02:28
have to do with data and what data is doing
47
136531
2806
tient aux données et à l'influence des données
02:31
to shape the kinds of digital relations
48
139337
2105
sur les types de relations numériques
02:33
that will be possible for us in the future.
49
141442
2464
que l'avenir nous réserve.
02:35
The economies of the future depend on that.
50
143906
2233
Les économies du futur en dépendent.
02:38
Our social lives in the future depend on that.
51
146139
2919
Nos vies sociales futures en dépendent.
02:41
The threat to worry about isn't strangers.
52
149058
3032
La menace dont il faut se soucier
ne tient pas aux inconnus.
ne tient pas aux inconnus.
02:44
The threat to worry about is whether or not
53
152090
2112
La menace dont il faut se soucier
est de savoir si nous sommes exposés
est de savoir si nous sommes exposés
02:46
we're getting our fair share of strangeness.
54
154202
2992
autant qu'il le faudrait à l'étrangeté.
02:49
Now, 20th-century psychologists and sociologists
55
157194
2592
Les psychologues et sociologues du 20e siècle
02:51
were thinking about strangers,
56
159786
2153
réfléchissaient aux inconnus,
02:53
but they weren't thinking so dynamically about human relations,
57
161939
2737
mais ils ne concevaient pas les relations humaines
de manière si dynamique
de manière si dynamique
02:56
and they were thinking about strangers
58
164676
1369
et ils concevaient les inconnus
02:58
in the context of influencing practices.
59
166045
2954
dans le contexte des pratiques d'influence.
03:00
Stanley Milgram from the '60s and '70s,
60
168999
2748
Stanley Milgram, dans les années 60 et 70,
03:03
the creator of the small-world experiments,
61
171747
1986
créateur de l'étude du petit monde,
03:05
which became later popularized as six degrees of separation,
62
173733
2954
qui devint plus tard populaire
en tant que six degrés de séparation,
en tant que six degrés de séparation,
03:08
made the point that any two arbitrarily selected people
63
176687
3512
disait que deux personnes choisies au hasard
03:12
were likely connected from between five to seven intermediary steps.
64
180199
3722
avaient toutes les chances d'être liées
au travers de cinq à sept étapes intermédiaires.
au travers de cinq à sept étapes intermédiaires.
03:15
His point was that strangers are out there.
65
183921
3030
Ce qu'il voulait dire, c'est que les inconnus sont là.
03:18
We can reach them. There are paths
66
186951
1572
Ils sont à notre portée. Il existe des moyens
03:20
that enable us to reach them.
67
188523
2686
qui nous permettent d'aller vers eux.
03:23
Mark Granovetter, Stanford sociologist, in 1973
68
191209
3769
Mark Granovetter, sociologue à Stanford, en 1973
03:26
in his seminal essay "The Strength of Weak Ties,"
69
194978
2798
dans son essai fondateur
« The Strength of Weak Ties »,
« The Strength of Weak Ties »,
03:29
made the point that these weak ties
70
197776
2826
stipulait que ces liens fragiles
03:32
that are a part of our networks, these strangers,
71
200602
2487
qui font partie de nos réseaux, ces inconnus,
03:35
are actually more effective at diffusing information to us
72
203089
2992
sont en fait plus efficaces
pour nous transmettre de l'information
pour nous transmettre de l'information
03:38
than are our strong ties, the people closest to us.
73
206081
4536
que ne le sont nos liens forts,
les gens les plus proches de nous.
les gens les plus proches de nous.
03:42
He makes an additional indictment of our strong ties
74
210617
3497
Il accable encore nos liens forts
03:46
when he says that these people who are so close to us,
75
214114
2629
lorsqu'il dit que ces gens qui nous sont si proches,
03:48
these strong ties in our lives,
76
216743
1933
ces liens forts dans notre vie,
03:50
actually have a homogenizing effect on us.
77
218676
3427
ont en fait un effet homogénéisateur sur nous.
03:54
They produce sameness.
78
222103
2835
Ils produisent de la ressemblance.
03:56
My colleagues and I at Intel have spent the last few years
79
224938
2839
A Intel, mes collègues et moi avons passé
ces dernières années
ces dernières années
03:59
looking at the ways in which digital platforms
80
227777
2616
à étudier les manières
dont les plateformes numériques
dont les plateformes numériques
04:02
are reshaping our everyday lives,
81
230393
1871
redessinent les contours de nos vies quotidiennes,
04:04
what kinds of new routines are possible.
82
232264
2617
quelles nouvelles routines deviennent possibles.
04:06
We've been looking specifically at the kinds
83
234881
1296
Nous nous sommes en particulier penchés
04:08
of digital platforms that have enabled us
84
236177
2711
sur les types de plateformes numériques
qui nous ont permis
qui nous ont permis
04:10
to take our possessions, those things that used to be
85
238888
3135
d'utiliser nos possessions,
ces choses qui étaient auparavant
ces choses qui étaient auparavant
04:14
very restricted to us and to our friends in our houses,
86
242023
3122
réservées à nous et à nos amis, chez nous,
04:17
and to make them available to people we don't know.
87
245145
3822
et que nous mettons maintenant à disposition
de gens que nous ne connaissons pas.
de gens que nous ne connaissons pas.
04:20
Whether it's our clothes, whether it's our cars,
88
248967
2723
Qu'il s'agisse de nos vêtements, de nos voitures,
04:23
whether it's our bikes, whether it's our books or music,
89
251690
2623
qu'il s'agisse de nos vélos,
de nos livres ou de notre musique,
de nos livres ou de notre musique,
04:26
we are able to take our possessions now
90
254313
2993
il nous est possible aujourd'hui
de mettre ces possessions
de mettre ces possessions
04:29
and make them available to people we've never met.
91
257306
3431
à disposition de gens
que nous n'avons jamais rencontrés.
que nous n'avons jamais rencontrés.
04:32
And we concluded a very important insight,
92
260737
2811
Et nous sommes arrivés à une conclusion très importante :
04:35
which was that as people's relationships
93
263548
1788
à mesure que les relations aux choses
04:37
to the things in their lives change,
94
265336
2541
changent dans la vie des gens,
04:39
so do their relations with other people.
95
267877
3444
leurs relations aux autres changent également.
04:43
And yet recommendation system
96
271321
1408
Et pourtant, les systèmes de recommandation
04:44
after recommendation system continues to miss the boat.
97
272729
4275
passent à côté de ça, les uns après les autres.
04:49
It continues to try to predict what I need
98
277004
2549
Ils continuent à vouloir prédire mes besoins
04:51
based on some past characterization of who I am,
99
279553
3240
sur la base d'une définition passée de mon identité,
04:54
of what I've already done.
100
282793
2296
de ce que j'ai déjà fait.
04:57
Security technology after security technology
101
285089
2504
Les technologies de sécurité continuent,
04:59
continues to design data protection
102
287593
2176
les unes après les autres, à concevoir la protection de données
05:01
in terms of threats and attacks,
103
289769
2405
en termes de menaces et d'attaques,
05:04
keeping me locked into really rigid kinds of relations.
104
292174
3595
me confinant à des formes de relations vraiment rigides.
05:07
Categories like "friends" and "family"
105
295769
2496
Des catégories telles que « amis », « famille »,
05:10
and "contacts" and "colleagues"
106
298265
2477
« contacts » et « collègues »
05:12
don't tell me anything about my actual relations.
107
300742
3787
ne disent rien de mes véritables relations.
05:16
A more effective way to think about my relations
108
304529
2244
Une manière plus efficace de penser mes relations
05:18
might be in terms of closeness and distance,
109
306773
2692
pourrait être de le faire en termes de proximité et de distance.
05:21
where at any given point in time, with any single person,
110
309465
3820
Ainsi, à tel moment, concernant telle personne,
05:25
I am both close and distant from that individual,
111
313285
3491
je suis à la fois proche et éloignée,
05:28
all as a function of what I need to do right now.
112
316776
4508
selon ce que je dois faire à ce moment précis.
05:33
People aren't close or distant.
113
321284
2638
Les gens ne sont pas proches ou loin.
05:35
People are always a combination of the two,
114
323922
3061
Les gens sont les deux à la fois,
05:38
and that combination is constantly changing.
115
326983
3720
dans un mélange en constante évolution.
05:42
What if technologies could intervene
116
330703
2440
Et si les technologies pouvaient intervenir
05:45
to disrupt the balance of certain kinds of relationships?
117
333143
3977
pour faire pencher la balance de certaines formes de relation ?
05:49
What if technologies could intervene
118
337120
1961
Et si les technologies pouvaient intervenir
05:51
to help me find the person that I need right now?
119
339081
4411
pour m'aider à trouver la personne dont j'ai besoin tout de suite ?
05:55
Strangeness is that calibration
120
343492
2424
L'étrangeté est ce réglage
05:57
of closeness and distance
121
345916
2219
de proximité et de distance
06:00
that enables me to find the people that I need right now,
122
348135
3903
qui me permet de trouver les gens qu'il me faut tout de suite,
06:04
that enables me to find the sources of intimacy,
123
352038
2990
qui me permet de trouver les sources d'intimité,
06:07
of discovery, and of inspiration that I need right now.
124
355028
4648
de découverte et d'inspiration dont j'ai besoin tout de suite.
06:11
Strangeness is not about meeting strangers.
125
359676
2309
L'étrangeté ce n'est pas rencontrer des inconnus.
06:13
It simply makes the point that we need
126
361985
2195
Il s'agit simplement de reconnaître notre besoin
06:16
to disrupt our zones of familiarity.
127
364180
3282
de briser nos cercles de familiarité.
06:19
So jogging those zones of familiarity is one way to think about strangeness,
128
367462
3657
Remuer ces cercles de familiarité est une manière
de penser l'étrangeté
de penser l'étrangeté
06:23
and it's a problem faced not just by individuals today,
129
371119
2704
et c'est un problème qui ne concerne pas seulement les individus
06:25
but also by organizations,
130
373823
2230
mais aussi les organisations,
06:28
organizations that are trying to embrace massively new opportunities.
131
376053
4523
celles qui tentent d'épouser le plus grand nombre de nouvelles opportunités.
06:32
Whether you're a political party
132
380576
2106
Qu'il s'agisse d'un parti politique
06:34
insisting to your detriment on a very rigid notion
133
382682
2868
très à cheval, à ses dépens, sur une notion bien rigide
06:37
of who belongs and who does not,
134
385550
2388
divisant partisans et adversaires ;
06:39
whether you're the government
135
387938
1493
qu'il s'agisse du gouvernement
06:41
protecting social institutions like marriage
136
389431
2698
qui protège les institutions sociales comme le mariage
06:44
and restricting access of those institutions to the few,
137
392129
3893
et en restreint l'accès à un petit nombre ;
06:48
whether you're a teenager in her bedroom
138
396022
2408
qu'il s'agisse d'une ado dans sa chambre
06:50
who's trying to jostle her relations with her parents,
139
398430
3188
qui tente de faire bouger ses relations avec ses parents,
06:53
strangeness is a way to think about how we pave the way
140
401618
3162
l'étrangeté est une manière de réféchir à la façon dont nous nous préparons
06:56
to new kinds of relations.
141
404780
2474
à de nouvelles formes de relations.
06:59
We have to change the norms.
142
407254
3358
Il nous faut changer les normes.
07:02
We have to change the norms in order to enable
143
410612
3030
Il nous faut changer les normes pour permettre
07:05
new kinds of technologies
144
413642
1938
à de nouvelles formes de technologie
07:07
as a basis for new kinds of businesses.
145
415580
2789
de servir de base à de nouvelles formes de transaction.
07:10
What interesting questions lie ahead for us
146
418369
3733
Quelles questions fascinantes se posent à nous
07:14
in this world of no strangers?
147
422102
2671
dans ce monde sans inconnus ?
07:16
How might we think differently about our relations with people?
148
424773
3806
Comment peut-on concevoir différemment
nos relations aux autres ?
nos relations aux autres ?
07:20
How might we think differently about our relations
149
428579
3121
Comment peut-on concevoir différemment
07:23
with distributed groups of people?
150
431700
2092
nos relations avec des groupes répartis ?
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How might we think differently about our relations with technologies,
151
433792
4441
Comment peut-on concevoir différemment
nos relations aux technologies,
nos relations aux technologies,
07:30
things that effectively become social participants
152
438233
3006
qui deviendront des parties prenantes à part entière
07:33
in their own right?
153
441239
2074
dans les interactions sociales ?
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The range of digital relations is extraordinary.
154
443313
3813
L'étendue des relations numériques est extraordinaire.
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In the context of this broad range of digital relations,
155
447126
4557
Dans le contexte de ce large éventail de relations numériques,
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safely seeking strangeness might very well be
156
451683
2974
la recherche de l'étrangeté en toute sécurité pourrait bien servir
07:46
a new basis for that innovation.
157
454657
2271
de nouvelle base à cette innovation.
07:48
Thank you.
158
456928
1470
Merci.
07:50
(Applause)
159
458398
4893
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Maria Bezaitis - Computer engineerA principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models.
Why you should listen
Maria Bezaitis examines the social and cultural landscape, charting new directions for technology innovation within it. At Intel, her work focuses on personal data and how it develops relationally – and what this will mean in terms of new business models, the development of new devices and interfaces, and the creation of better security technologies.
Maria joined Intel in June 2006 to direct the People and Practices Research Group. She also played a leadership role at the cutting-edge social research and design organizations, E-Lab and Sapient Corporation. A longtime literature student, Bezaitis finished her Ph.D at Duke University in French Literature.
Maria Bezaitis | Speaker | TED.com