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Lux Narayan: What I learned from 2,000 obituaries

Lux Narayan: Ce que j'ai appris de 2 000 nécrologies

January 26, 2017

Lux Narayan démarre sa journée avec des œufs et la question : « Qui est mort aujourd'hui ? » Pourquoi ? En analysant 2 000 nécrologies dans le New York Times sur une période de 20 mois, Narayan a découvert, en quelques mots, à quoi la réussite ressemble au cours d'une vie. Il partage ce que ces personnes immortalisées dans les journaux peuvent nous apprendre sur une vie bien vécue.

Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
Joseph Keller faisait son footing
autour du campus de Stanford
00:12
Joseph Keller used to jog
around the Stanford campus,
et il était frappé par toutes les femmes
qui couraient là également.
00:16
and he was struck by all the women
jogging there as well.
Pourquoi leur queue de cheval
se balançait-elle d'un côté à l'autre ?
00:21
Why did their ponytails swing
from side to side like that?
Étant mathématicien,
il prévoyait de le comprendre.
00:25
Being a mathematician,
he set out to understand why.
(Rires)
00:28
(Laughter)
Professeur Keller était curieux
sur plein de sujets :
00:30
Professor Keller was curious
about many things:
00:32
why teapots dribble
pourquoi les théières bavent
ou comment les vers de terre bougent.
00:34
or how earthworms wriggle.
Quelques mois auparavant,
je ne connaissais pas Joseph Keller.
00:36
Until a few months ago,
I hadn't heard of Joseph Keller.
J'ai lu à son propos
dans le New York Times,
00:40
I read about him in the New York Times,
dans la rubrique nécrologique.
00:43
in the obituaries.
Le Times lui a dédié
une demi page d'éditorial,
00:44
The Times had half a page
of editorial dedicated to him,
vous imaginez que c'était important
pour un journal d'une telle stature.
00:48
which you can imagine is premium space
for a newspaper of their stature.
Je lis la rubrique nécrologique
quotidiennement.
00:53
I read the obituaries almost every day.
Ma femme, et c'est compréhensible,
pense que je suis morbide
00:56
My wife understandably thinks
I'm rather morbid
de démarrer ma journée avec des œufs
et un « voyons qui est mort aujourd'hui ».
00:59
to begin my day with scrambled eggs
and a "Let's see who died today."
(Rires)
01:03
(Laughter)
Mais en y réfléchissant,
01:05
But if you think about it,
la une du journal est généralement
pleine de mauvaises nouvelles
01:07
the front page of the newspaper
is usually bad news,
signalant des échecs de l'Homme.
01:10
and cues man's failures.
Une mauvaise nouvelle
signalant un accomplissement
01:12
An instance where bad news
cues accomplishment
se trouve à la fin du journal,
dans la nécrologie.
01:15
is at the end of the paper,
in the obituaries.
Le jour,
01:19
In my day job,
je dirige une entreprise se concentrant
01:20
I run a company that focuses
on future insights
sur les informations pouvant être obtenues
de données passées --
01:23
that marketers can derive
from past data --
une analyse qui se tourne vers le passé.
01:25
a kind of rearview-mirror analysis.
Nous avons pensé :
01:28
And we began to think:
et si nous appliquions la même approche
aux nécrologies du New York Times ?
01:30
What if we held a rearview mirror
to obituaries from the New York Times?
Y a-t-il des leçons pour que
sa nécrologie soit présentée --
01:36
Were there lessons on how you could get
your obituary featured --
même si vous n'en profiterez pas ?
01:39
even if you aren't around to enjoy it?
(Rires)
01:41
(Laughter)
Cela irait-il mieux avec les œufs ?
01:43
Would this go better with scrambled eggs?
(Rires)
01:45
(Laughter)
Nous avons considéré les données.
01:47
And so, we looked at the data.
2 000 nécrologies éditoriales, non payées,
01:51
2,000 editorial, non-paid obituaries
sur une période de 20 mois
entre 2015 et 2016.
01:56
over a 20-month period
between 2015 and 2016.
Qu'est-ce que c'est 2 000 morts --
ou plutôt vies -- nous ont appris ?
01:59
What did these 2,000 deaths --
rather, lives -- teach us?
D'abord, nous avons considéré les mots.
02:04
Well, first we looked at words.
Voici le titre d'une nécrologie.
02:06
This here is an obituary headline.
C'est celle du génial Lee Kuan Yew.
02:08
This one is of the amazing Lee Kuan Yew.
Si vous enlevez le début et la fin,
02:10
If you remove the beginning and the end,
il vous reste un descripteur
joliment mis en mots
02:13
you're left with a beautifully
worded descriptor
qui essaye, en seulement quelques mots,
de capturer un accomplissement ou une vie.
02:16
that tries to, in just a few words,
capture an achievement or a lifetime.
Les regarder est fascinant.
02:21
Just looking at these is fascinating.
En voici quelques connus, des gens morts
sur les deux dernières années.
02:24
Here are a few famous ones,
people who died in the last two years.
02:27
Try and guess who they are.
Devinez qui ils sont.
[Un artiste qui a défié le genre]
02:28
[An Artist who Defied Genre]
02:30
That's Prince.
C'est Prince.
[Titan de la boxe et du XXe siècle]
02:32
[Titan of Boxing and the 20th Century]
Oh, oui.
02:34
Oh, yes.
[Mohamed Ali]
02:35
[Muhammad Ali]
[Architecte révolutionnaire]
02:36
[Groundbreaking Architect]
Zaha Hadid.
02:38
Zaha Hadid.
Nous avons pris ces descripteurs
02:40
So we took these descriptors
et avons fait des traitements
du langage naturel :
02:42
and did what's called
natural language processing,
nous les avons donnés à un programme.
02:44
where you feed these into a program,
Il s'est débarrassé des mots superflus --
02:46
it throws out the superfluous words --
02:48
"the," "and," -- the kind of words
you can mime easily in "Charades," --
« le », « et » -- le genre de mots
pouvant être mimés facilement --
et vous laisse les mots
les plus significatifs.
02:52
and leaves you with the most
significant words.
Nous ne l'avons pas fait
que pour ces quatre
02:55
And we did it not just for these four,
02:56
but for all 2,000 descriptors.
mais pour les 2 000 descripteurs.
Voici ce à quoi cela ressemble.
02:59
And this is what it looks like.
Film, théâtre, musique, danse
et, bien sûr, art sont très utilisés.
03:02
Film, theatre, music, dance
and of course, art, are huge.
Plus de 40% des mots.
03:08
Over 40 percent.
Il faut se demander
pourquoi dans tant de sociétés,
03:10
You have to wonder
why in so many societies
nous insistons pour que nos enfants
étudient l’ingénierie, la médecine,
03:12
we insist that our kids pursue
engineering or medicine or business or law
le commerce ou le droit
pour considérer qu'ils ont réussi.
03:17
to be construed as successful.
Quitte à parler de profession,
03:19
And while we're talking profession,
considérons l'âge --
03:21
let's look at age --
l'âge moyen auquel
ils ont accompli quelque chose.
03:22
the average age at which
they achieved things.
Cet âge est 37 ans.
03:25
That number is 37.
Cela signifie qu'il vous faut
attendre 37 ans...
03:28
What that means is,
you've got to wait 37 years ...
avant votre premier accomplissement
significatif dont on se souviendra --
03:31
before your first significant achievement
that you're remembered for --
03:35
on average --
en moyenne --
44 ans plus tard, à votre mort
à l'âge de 81 ans --
03:36
44 years later, when you
die at the age of 81 --
en moyenne.
03:38
on average.
(Rires)
03:40
(Laughter)
Parlez d'être patient.
03:41
Talk about having to be patient.
(Rires)
03:42
(Laughter)
Bien sûr, cela dépend de la profession.
03:43
Of course, it varies by profession.
dans le sport,
03:46
If you're a sports star,
vous atteindrez le sommet
à la vingtaine.
03:47
you'll probably hit
your stride in your 20s.
Si vous avez la quarantaine, comme moi,
03:49
And if you're in your 40s like me,
vous pouvez rejoindre la politique.
03:52
you can join the fun world of politics.
(Rires)
03:54
(Laughter)
Les politiques font leur premier,
parfois seul, acte mémorable vers 45 ans.
03:55
Politicians do their first and sometimes
only commendable act in their mid-40s.
(Rires)
03:59
(Laughter)
Si vous vous questionnez sur les autres,
04:00
If you're wondering what "others" are,
voici quelques exemples.
04:02
here are some examples.
N'est-ce pas fascinant
ce que les gens font
04:04
Isn't it fascinating, the things people do
et ce pour quoi
nous nous souvenons d'eux ?
04:06
and the things they're remembered for?
04:08
(Laughter)
(Rires)
Notre curiosité était piquée,
04:11
Our curiosity was in overdrive,
nous voulions analyser
plus que le descripteur.
04:13
and we desired to analyze
more than just a descriptor.
Nous avons ingéré le premier paragraphe
des 2 000 nécrologies
04:18
So, we ingested the entire
first paragraph of all 2,000 obituaries,
mais l'avons fait séparément
pour deux groupes de personnes :
04:23
but we did this separately
for two groups of people:
04:26
people that are famous
and people that are not famous.
les personnes célèbres et les autres.
Les gens célèbres :
Prince, Ali, Zaha Hadid.
04:29
Famous people -- Prince,
Ali, Zaha Hadid --
Les inconnus : Jocelyn Cooper,
04:32
people who are not famous
are people like Jocelyn Cooper,
le révérend Curry
04:36
Reverend Curry
ou Lorna Kelly.
04:37
or Lorna Kelly.
Je peux parier que vous ne connaissez pas
la majorité de ces noms.
04:38
I'm willing to bet you haven't heard
of most of their names.
Des gens géniaux,
des accomplissements fantastiques
04:41
Amazing people, fantastic achievements,
but they're not famous.
mais ils ne sont pas célèbres.
Et si nous analysions
ces deux groupes séparément --
04:46
So what if we analyze
these two groups separately --
les célèbres et les autres ?
04:49
the famous and the non-famous?
04:50
What might that tell us?
Que verrions-nous ?
Regardez.
04:52
Take a look.
Deux choses me sautent aux yeux.
04:56
Two things leap out at me.
Un :
04:58
First:
« John ».
04:59
"John."
(Rires)
05:01
(Laughter)
Quiconque appelé John
devrait remercier ses parents --
05:03
Anyone here named John
should thank your parents --
(Rires)
05:07
(Laughter)
et rappeler à ses enfants de découper
votre nécrologie après votre mort.
05:08
and remind your kids to cut out
your obituary when you're gone.
Deux :
05:12
And second:
« aide ».
05:15
"help."
Nous avons tiré beaucoup de leçons
de vies bien vécues
05:18
We uncovered, many lessons
from lives well-led,
et de ces personnes
immortalisées dans les journaux.
05:21
and what those people immortalized
in print could teach us.
Cet exercice était un témoignage fascinant
du kaléidoscope qu'est la vie
05:24
The exercise was a fascinating testament
to the kaleidoscope that is life,
et, encore plus fascinant,
05:29
and even more fascinating
que la grande majorité des nécrologies
05:32
was the fact that the overwhelming
majority of obituaries
présentaient des personnes,
célèbres ou non,
05:35
featured people famous and non-famous,
ayant fait des choses extraordinaires.
05:38
who did seemingly extraordinary things.
Ils ont laissé une marque positive
dans l'étoffe de la vie.
05:41
They made a positive dent
in the fabric of life.
Ils ont aidé.
05:44
They helped.
Demandez-vous,
en reprenant vos vies quotidiennes :
05:46
So ask yourselves as you go
back to your daily lives:
comment est-ce que j'utilise mes talents
pour aider la société ?
05:49
How am I using my talents to help society?
05:52
Because the most powerful lesson here is,
Car la leçon la plus importante
est que si plus de gens vivaient leur vie
à essayer d'être célèbre après la mort,
05:55
if more people lived their lives
trying to be famous in death,
le monde serait un bien meilleur endroit.
05:59
the world would be a much better place.
Merci.
06:02
Thank you.
(Applaudissements)
06:04
(Applause)
Translator:Morgane Quilfen
Reviewer:Claire Ghyselen

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Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy.

Why you should listen

Lakshmanan aka Lux Narayan mans the helm of Unmetric, a social media intelligence company that helps digital marketers, social media analysts, and content creators harness social signals to track and analyze competitive content and campaigns, and to create better content and campaigns of their own.

Prior to founding Unmetric, Narayan was a co-founder at Vembu Technologies, an online data backup company. He also helped found and volunteered at ShareMyCake, a non-profit started by his wife that focuses on encouraging children to use their birthdays to channel monetary support towards a cause of their choosing.

As Unmetric's CEO, he leads a team of 70 people distributed across the company's operations in Chennai and New York City.

Outside of work, he is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. He enjoys reading obituaries and other non-fiction and watching documentaries with bad ratings. Narayan makes time every year for trekking in the Himalayas or scuba diving in tropical waters, and once he learns to fly, he hopes to spend more time off land than on it.

The original video is available on TED.com
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Data provided by TED.

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