ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

אריק ברלו: כיצד מורכבות מובילה לפשטות

Filmed:
1,361,116 views

האקולוג אריק ברלו לא חש מאויים כאשר הוא נתקל במערכות מורכבות. הוא יודע שיותר מידע יכול להוביל לפיתרון טוב יותר, פשוט יותר. תוך המחשת הטיפים והתכסיסים לפירוק נושאים מורכבים לחלקים פשוטים יותר, הוא מבהיר ומפשט תרשימי מידע מדהימים במורכבותם, הנוגעים לאסטרטגיה של ארה"ב באפגניסטן, למספר מרכיבים אלמנטריים.
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

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

00:15
Do you ever feel completelyלַחֲלוּטִין overwhelmedהמום
0
0
2000
האם אתם מרגישים לפעמים
00:17
when you're facedפנים with a complexמורכב problemבְּעָיָה?
1
2000
3000
המומים לגמרי כאשר אתם נתקלים בבעיה מורכבת?
00:20
Well, I hopeלְקַווֹת to changeשינוי that in lessפָּחוּת than threeשְׁלוֹשָׁה minutesדקות.
2
5000
3000
אנסה לשנות זאת בפחות משלוש דקות.
00:23
So, I hopeלְקַווֹת to convinceלְשַׁכְנֵעַ you that complexמורכב
3
8000
2000
אני מקוה לשכנע אתכם
00:25
doesn't always equalשווה complicatedמסובך.
4
10000
2000
שמורכב אינו בהכרח מסובך.
00:27
So for me, a well-craftedבעל מבנה טוב baguetteבגט, freshטָרִי out of the ovenתנור,
5
12000
3000
לכן עבורי, באגט המעוצב היטב, טרי מתנור,
00:30
is complexמורכב,
6
15000
2000
הוא מורכב,
00:32
but a curryקָארִי onionבצל greenירוק oliveזית poppyפָּרָג cheeseגבינה breadלחם
7
17000
2000
אבל לחם-גבינה תופח עשוי מבצל קארי וזיתים ירוקים
00:34
is complicatedמסובך.
8
19000
3000
הוא מסובך.
00:37
I'm an ecologistאֵקוֹלוֹג, and I studyלימוד complexityמוּרכָּבוּת. I love complexityמוּרכָּבוּת.
9
22000
3000
אני אקולוג, ואני חוקר מורכבות. אני אוהב מורכבות.
00:40
And I studyלימוד that in the naturalטִבעִי worldעוֹלָם, the interconnectednessקשרי גומלין of speciesמִין.
10
25000
3000
ואני חוקר זאת בעולם הטבע, את הקשרים ההדדיים בין המינים.
00:43
So here'sהנה a foodמזון webאינטרנט,
11
28000
2000
אז הנה רשת מזון,
00:45
or a mapמַפָּה of feedingהַאֲכָלָה linksקישורים betweenבֵּין speciesמִין
12
30000
2000
או מפת קשרי ההזנה בין מינים
00:47
that liveלחיות in Alpineאלפיני Lakesאגמים in the mountainsהרים of Californiaקליפורניה.
13
32000
3000
החיים באגמים הרריים בהרי קליפורניה.
00:50
And this is what happensקורה to that foodמזון webאינטרנט
14
35000
2000
וזה מה שקורה לרשת המזון כאשר היא
00:52
when it's stockedמצויד with non-nativeשאינו יליד fishדג that never livedחי there before.
15
37000
2000
מתאכלסת בדג זר שמעולם לא חי שם קודם.
00:54
All the grayed-outאפור speciesמִין disappearלְהֵעָלֵם.
16
39000
2000
כל המינים הצבועים באפור נעלמים.
00:56
Some are actuallyלמעשה on the brinkסַף of extinctionהַכחָדָה.
17
41000
2000
חלקם על סף הכחדה.
00:58
And lakesאגמים with fishדג have more mosquitosיתושים, even thoughאם כי they eatלאכול them.
18
43000
3000
באגמים שיש בהם דגים יש יותר יתושים, למרות שהם אוכלים אותם.
01:01
These effectsההשפעות were all unanticipatedלא צפוי,
19
46000
2000
התוצאות האלו היו כולן בלתי צפויות מראש,
01:03
and yetעדיין we're discoveringלגלות they're predictableצָפוּי.
20
48000
2000
אבל אנו מגלים שניתן לחזותן.
01:05
So I want to shareלַחֲלוֹק with you a coupleזוּג keyמַפְתֵחַ insightsתובנות
21
50000
2000
לכן אני רוצה לחלוק אתכם כמה תובנות מפתח
01:07
about complexityמוּרכָּבוּת we're learningלְמִידָה from studyingלומד natureטֶבַע
22
52000
2000
שאנו מגיעים אליהן בחקר הטבע
01:09
that maybe are applicableיָשִׂים to other problemsבעיות.
23
54000
3000
שעשויות להיות ישימות בבעיות אחרות.
01:13
First is the simpleפָּשׁוּט powerכּוֹחַ of good visualizationרְאִיָה toolsכלים
24
58000
2000
הראשונה היא העוצמה של כלי התבוננות יעיל
01:15
to help untangleלְהַתִיר complexityמוּרכָּבוּת
25
60000
2000
כדי שיסייע להתיר את המורכבות
01:17
and just encourageלְעוֹדֵד you to askלִשְׁאוֹל questionsשאלות you didn't think of before.
26
62000
3000
ויעודד אתכם לשאול שאלות שלא שאלתם קודם.
01:20
For exampleדוגמא, you could plotעלילה the flowזְרִימָה of carbonפַּחמָן
27
65000
3000
לדוגמא, יכולתם להכין תרשים של זרימת פחמן
01:23
throughדרך corporateתאגידי supplyלְסַפֵּק chainsשרשראות in a corporateתאגידי ecosystemמערכת אקולוגית,
28
68000
3000
בשרשרת של קוי-אספקה משותפים במערכת אקולוגית משותפת,
01:26
or the interconnectionsחיבורים of habitatבית גידול patchesטלאים
29
71000
2000
או של הקשרים ההדדיים בין אזורי המחיה
01:28
for endangeredבסכנה speciesמִין in Yosemiteיוסמיטי Nationalלאומי Parkפָּארק.
30
73000
3000
של מינים בסכנת הכחדה בפארק לאומי יוסימיטי.
01:31
The nextהַבָּא thing is that if you want to predictלַחֲזוֹת
31
76000
2000
הדבר הבא הוא שאם ברצונכם לחזות
01:33
the effectהשפעה of one speciesמִין on anotherאַחֵר,
32
78000
2000
את השפעתו של מין אחד על מין שני,
01:35
if you focusמוֹקֵד only on that linkקישור,
33
80000
2000
אם אתם מתמקדים רק באותו קשר,
01:37
and then you blackשָׁחוֹר boxקופסא the restמנוחה,
34
82000
2000
ואת השאר אתם מחשיכים,
01:39
it's actuallyלמעשה lessפָּחוּת predictableצָפוּי
35
84000
2000
זה למעשה יותר קשה לחיזוי
01:41
than if you stepשלב back, considerלשקול the entireשלם systemמערכת -- all the speciesמִין, all the linksקישורים --
36
86000
3000
מאשר המצב בו אתם לוקחים צעד אחורה, מתיחסים לכלל המערכת -- כל המינים, כל הקשרים --
01:44
and from that placeמקום,
37
89000
2000
ומאותו מקום, מתכנסים אל עבר
01:46
honeלְחַדֵד in on the sphereכַּדוּר of influenceלְהַשְׁפִּיעַ that mattersעניינים mostרוב.
38
91000
2000
מרחב ההשפעה שהכי משמעותי עבורכם.
01:48
And we're discoveringלגלות, with our researchמחקר,
39
93000
2000
ואנו מגלים במחקר שלנו
01:50
that's oftenלעתים קרובות very localמְקוֹמִי to the nodeצוֹמֶת you careלְטַפֵּל about
40
95000
2000
שזה בדרך-כלל סמוך מאוד למוקד בו אתם מתעניינים,
01:52
withinבְּתוֹך one or two degreesמעלות.
41
97000
2000
בתחום של דרגה אחת או שתיים.
01:54
So the more you stepשלב back, embraceלְחַבֵּק complexityמוּרכָּבוּת,
42
99000
2000
כך, ככל שלוקחים צעד אחורה, מאמצים את המורכבות לחיקנו,
01:56
the better chanceהִזדַמְנוּת you have of findingמִמצָא simpleפָּשׁוּט answersתשובות,
43
101000
2000
הסיכויים יותר גבוהים למצוא תשובות פשוטות,
01:58
and it's oftenלעתים קרובות differentשונה than the simpleפָּשׁוּט answerתשובה that you startedהתחיל with.
44
103000
3000
ובדרך-כלל הן שונות מהתשובה הפשוטה שאיתה התחלנו.
02:02
So let's switchהחלף gearsהילוכים and look at a really complexמורכב problemבְּעָיָה
45
107000
3000
כעת בואו נעביר הילוך ונתבונן בבעיה באמת מורכבת,
02:05
courtesyדרך ארץ of the U.S. governmentמֶמְשָׁלָה.
46
110000
3000
באדיבות ממשלת ארה"ב.
02:08
This is a diagramתרשים of the U.S. counterinsurgencyהמרד strategyאִסטרָטֶגִיָה in Afghanistanאפגניסטן.
47
113000
3000
זהו תרשים של אסטרטגיה אמריקאית להתקוממות-נגד באפגניסטן.
02:11
It was frontחֲזִית pageעמוד of the Newחָדָשׁ Yorkיורק Timesפִּי a coupleזוּג monthsחודשים agoלִפנֵי.
48
116000
3000
הוא הופיע בעמוד הראשון בניו-יורק טיימס לפני כמה חודשים --
02:14
Instantlyבאופן מיידי ridiculedנלעג by the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת
49
119000
2000
שבאופן מיידי הושם ללעג בתקשורת
02:16
for beingלהיות so crazyמְטוּרָף complicatedמסובך.
50
121000
2000
על היותו מסובך בטירוף.
02:18
And the statedנָקוּב goalמטרה was to increaseלהגביר popularפופולרי supportתמיכה
51
123000
2000
המטרה המוצהרת היתה להגביר את התמיכה העממית
02:20
for the Afghanאפגניסטן governmentמֶמְשָׁלָה.
52
125000
2000
בממשלת אפגניסטן.
02:22
Clearlyבְּבִירוּר a complexמורכב problemבְּעָיָה,
53
127000
2000
בעיה מורכבת ללא ספק,
02:24
but is it complicatedמסובך?
54
129000
2000
אבל האם היא גם מסובכת?
02:26
Well, when I saw this in the frontחֲזִית pageעמוד of the Timesפִּי,
55
131000
2000
כאשר ראיתי את זה בניו-יורק טיימס,
02:28
I thought, "Great. Finallyסוף כל סוף something I can relateמתייחס to.
56
133000
2000
חשבתי לעצמי, "נהדר. סוף סוף משהו שאני מתחבר אליו.
02:30
I can sinkכִּיוֹר my teethשיניים into this."
57
135000
2000
אוכל לנעוץ בו את שיניי."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
אז נעשה זאת עכשיו בפעם הראשונה אי-פעם,
02:35
a worldעוֹלָם premiereהקרנת בכורה viewנוף of this spaghettiספגטי diagramתרשים as an orderedהורה networkרֶשֶׁת.
59
140000
3000
מבט בכורה עולמי בתרשים ספגטי זה בתור מארג מסודר.
02:38
The circledחגה nodeצוֹמֶת is the one we're tryingמנסה to influenceלְהַשְׁפִּיעַ --
60
143000
2000
המוקד שמוקף בעיגול הוא זה שברצוננו להשפיע עליו --
02:40
popularפופולרי supportתמיכה for the governmentמֶמְשָׁלָה.
61
145000
2000
תמיכה עממית בממשלה.
02:42
And so now we can look one degreesמעלות, two degreesמעלות,
62
147000
2000
אז נוכל כעת להתבונן דרגה אחת, שתי דרגות,
02:44
threeשְׁלוֹשָׁה degreesמעלות away from that nodeצוֹמֶת
63
149000
2000
שלוש דרגות מעבר למוקד
02:46
and eliminateלְחַסֵל three-quartersשלושה רבעים of the diagramתרשים outsideבחוץ that sphereכַּדוּר of influenceלְהַשְׁפִּיעַ.
64
151000
3000
ולבטל שלושת רבעים של התרשים מחוץ למרחב השפעה.
02:49
Withinבְּתוֹך that sphereכַּדוּר,
65
154000
2000
בתוך אותו מרחב,
02:51
mostרוב of those nodesצמתים are not actionableניתנת לפעולה, like the harshnessגַסוּת of the terrainפְּנֵי הַשֵׁטַח,
66
156000
3000
רוב המוקדים אינם ניתנים לשינוי, כגון פני-שטח קשים,
02:54
and a very smallקָטָן minorityמיעוט are actualמַמָשִׁי militaryצבאי actionsפעולות.
67
159000
3000
ומיעוט שולי של פעולות צבאיות.
02:57
Mostרוב are non-violentלא אלים and they fallנפילה into two broadרָחָב categoriesקטגוריות:
68
162000
3000
רובם בלתי אלימים והם נופלים בתוך שתי קטגוריות רחבות:
03:01
activeפָּעִיל engagementאירוסין with ethnicאתני rivalriesיריבויות and religiousדָתִי beliefsאמונות
69
166000
3000
התעסקות יזומה עם יריבויות אתניות ואמונות דתיות,
03:04
and fairהוֹגֶן, transparentשָׁקוּף economicכַּלְכָּלִי developmentהתפתחות
70
169000
2000
ופיתוח כלכלי הוגן ושקוף
03:06
and provisioning- אספקה of servicesשירותים.
71
171000
2000
ומתן שירותים.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipherלְפַעֲנֵחַ from this diagramתרשים
72
173000
3000
לא מכיר את הנושא, אבל זה מה שאני מסוגל לפענח מהתרשים
03:11
in 24 secondsשניות.
73
176000
2000
בתוך 24 שניות.
03:13
When you see a diagramתרשים like this, I don't want you to be afraidחוֹשֵׁשׁ.
74
178000
2000
כאשר רואים תרשים כזה, אין צורך לפחד.
03:15
I want you to be excitedנִרגָשׁ. I want you to be relievedהקלה.
75
180000
3000
אני רוצה שתהיו נרגשים, שתהיו משוחררים.
03:18
Because simpleפָּשׁוּט answersתשובות mayמאי emergeלָצֵאת.
76
183000
2000
מכיוון שתשובות פשוטות עשויות לצוץ.
03:20
We're discoveringלגלות in natureטֶבַע that simplicityפַּשְׁטוּת oftenלעתים קרובות liesשקרים
77
185000
2000
אנו מגלים בטבע שפשטות שוכנת לעיתים קרובות
03:22
on the other sideצַד of complexityמוּרכָּבוּת.
78
187000
2000
מצידה השני של מורכבות.
03:24
So for any problemבְּעָיָה, the more you can zoomזום out and embraceלְחַבֵּק complexityמוּרכָּבוּת,
79
189000
3000
לכן בכל בעיה, ככל שניתן להתרחק ולאמץ לחיקנו את המורכבות,
03:27
the better chanceהִזדַמְנוּת you have of zoomingזום in
80
192000
2000
יש לנו את הסיכוי היותר גדול להתכנס
03:29
on the simpleפָּשׁוּט detailsפרטים that matterחוֹמֶר mostרוב.
81
194000
2000
אל עבר פרטים פשוטים שהם גם הכי משמעותיים.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
תודה לכם.
03:33
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
83
198000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Yubal Masalker
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com