ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com
TED2009

Sean Gourley: The mathematics of war

שון גורלי על המתמטיקה של המלחמה

Filmed:
1,030,256 views

על ידי משיכת מידע גולמי מהחדשות וציורו על גרף, שון גורלי והצוות שלו הגיעו למסקנה מפתיעה על הטבע של המלחמות המודרניות -- ואולי למודל לפתרון קונפליקטים
- Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio

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

00:12
We look around the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת, as we see on the newsחֲדָשׁוֹת from Iraqעִירַאק,
0
0
3000
אנחנו מביטים במדיה, כמו שרואים בחדשות מעיראק,
00:15
Afghanistanאפגניסטן, Sierraסיירה Leoneליאונה,
1
3000
3000
אפגניסטן, סיירה לאון,
00:18
and the conflictסְתִירָה seemsנראה incomprehensibleלא מובן to us.
2
6000
4000
והקונפליקטים נראים בילתי ניתנים לתפיסה בשבילנו.
00:22
And that's certainlyבְּהֶחלֵט how it seemedנראה to me when I startedהתחיל this projectפּרוֹיֶקט.
3
10000
4000
וכך זה בהחלט נראה לי כשהתחלנו את הפרוייקט הזה.
00:26
But as a physicistפִיסִיקַאִי,
4
14000
2000
אבל כפיסיקאי,
00:28
I thought, well if you give me some dataנתונים,
5
16000
3000
חשבתי, אם תתנו לי קצת מידע,
00:31
I could maybe understandמבין this. You know, give us a go.
6
19000
2000
אני אולי אוכל להבין את זה. אתם יודעים, תנו לנו סיכוי.
00:33
So as a naiveתמים Newחָדָשׁ Zealanderזילנדר
7
21000
2000
אז כיליד ניו זילנד
00:35
I thought, well I'll go to the Pentagonמְחוּמָשׁ.
8
23000
2000
חשבתי, אני אלך לפנטגון.
00:37
Can you get me some informationמֵידָע?
9
25000
2000
אתם יכולים לתת לי קצת מידע?
00:39
(Laughterצחוק)
10
27000
3000
(צחוק)
00:42
No. So I had to think a little harderקשה יותר.
11
30000
4000
לא. אז הייתי צריך לחשוב קצת יותר חזק.
00:46
And I was watchingצופה the newsחֲדָשׁוֹת one night in Oxfordאוקספורד.
12
34000
3000
והסתכלתי בחדשות לילה אחד באוקספורד.
00:49
And I lookedהביט down at the chatteringמִלמוּל headsראשים on my channelעָרוּץ of choiceבְּחִירָה.
13
37000
3000
והבטתי למטה בחדשות הרצות בערוץ שבו בחרתי.
00:52
And I saw that there was informationמֵידָע there.
14
40000
2000
וראיתי שיש מידע שם.
00:54
There was dataנתונים withinבְּתוֹך the streamsזרמים of newsחֲדָשׁוֹת that we consumeלִצְרוֹך.
15
42000
3000
היה מידע בזרמי החדשות שצרכנו.
00:57
All this noiseרַעַשׁ around us actuallyלמעשה has informationמֵידָע.
16
45000
4000
בכל רעש הרקע הזה מסביבנו בעצם היה מידע.
01:01
So what I startedהתחיל thinkingחושב was,
17
49000
2000
אז מה שהתחלתי לחשוב היה,
01:03
perhapsאוּלַי there is something like openלִפְתוֹחַ sourceמָקוֹר intelligenceאינטליגנציה here.
18
51000
3000
אולי יש משהו כמו מידע חופשי כאן.
01:06
If we can get enoughמספיק of these streamsזרמים of informationמֵידָע togetherיַחַד,
19
54000
3000
אם נצליח לאחד מספיק מזרמי המידע האלה
01:09
we can perhapsאוּלַי startהַתחָלָה to understandמבין the warמִלחָמָה.
20
57000
3000
נוכל אולי להתחיל להבין את המלחמות.
01:12
So this is exactlyבְּדִיוּק what I did. We startedהתחיל bringingמביא a teamקְבוּצָה togetherיַחַד,
21
60000
3000
אז זה בדיוק מה שעשיתי. התחלנו להרכיב צוות,
01:15
an interdisciplinaryבינתחומית teamקְבוּצָה of scientistsמדענים,
22
63000
2000
צוות רב תחומי של מדענים,
01:17
of economistsכלכלנים, mathematiciansמתמטיקאים.
23
65000
3000
של כלכלנים, מתמטיקאים.
01:20
We broughtהביא these guys togetherיַחַד and we startedהתחיל to try and solveלִפְתוֹר this.
24
68000
3000
הבאנו את כל החברה האלה והתחלנו לנסות לפתור את זה.
01:23
We did it in threeשְׁלוֹשָׁה stepsצעדים.
25
71000
2000
עשינו את זה בשלושה שלבים.
01:25
The first stepשלב we did was to collectלאסוף. We did 130 differentשונה sourcesמקורות of informationמֵידָע --
26
73000
4000
השלב הראשון שעשינו היה לאסוף. אספנו 130 מקורות של מידע --
01:29
from NGOארגונים לא ממשלתיים reportsדיווחים to newspapersעיתונים and cableכֶּבֶל newsחֲדָשׁוֹת.
27
77000
3000
החל מדוחות NGO לעיתונים וחדשות בכבלים.
01:32
We broughtהביא this rawגלם dataנתונים in and we filteredמְסוּנָן it.
28
80000
3000
הבאנו את המידע הגולמי הזה וסיננו אותו.
01:35
We extractedחילוץ the keyמַפְתֵחַ bitsסיביות on informationמֵידָע to buildלִבנוֹת the databaseמאגר מידע.
29
83000
3000
חילצנו את החלקים החשובים של המידע כדי לבנות את מאגר המידע.
01:38
That databaseמאגר מידע containedהכיל
30
86000
2000
מאגר המידע הכיל
01:40
the timingתִזמוּן of attacksהתקפות,
31
88000
2000
את תזמוני ההתקפות,
01:42
the locationמקום, the sizeגודל and the weaponsכלי נשק used.
32
90000
2000
המיקום, הגודל והנשק שבו השתמשו.
01:44
It's all in the streamsזרמים of informationמֵידָע we consumeלִצְרוֹך dailyיום יומי,
33
92000
3000
זה הכל בזרמי המידע שאנחנו צורכים כל יום,
01:47
we just have to know how to pullמְשׁוֹך it out.
34
95000
2000
אנחנו רק צריכים לדעת איך להוציא אותו.
01:49
And onceפַּעַם we had this we could startהַתחָלָה doing some coolמגניב stuffדברים.
35
97000
2000
וברגע שהיה לנו את זה הינו יכולים להתחיל לעשות דברים מגניבים.
01:51
What if we were to look at the distributionהפצה of the sizesהגדלים of attacksהתקפות?
36
99000
3000
מה אם היינו יכולים על הביזור של גודל ההתקפות?
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
מה זה היה אומר לנו?
01:56
So we startedהתחיל doing this. And you can see here
38
104000
2000
אז התחלנו לעשות את זה. ואתם יכולים לראות פה
01:58
on the horizontalאופקי axisצִיר
39
106000
2000
בציר האופקי
02:00
you've got the numberמספר of people killedנהרג in an attackלִתְקוֹף
40
108000
2000
יש את מספר האנשים שנהרגו בהתקפה
02:02
or the sizeגודל of the attackלִתְקוֹף.
41
110000
2000
או גודל ההתקפה.
02:04
And on the verticalאֲנָכִי axisצִיר you've got the numberמספר of attacksהתקפות.
42
112000
3000
ובציר האנכי יש את מספר ההתקפות.
02:07
So we plotעלילה dataנתונים for sampleלִטעוֹם on this.
43
115000
2000
אז שרטטנו דוגמת מידע כאן.
02:09
You see some sortסוג of randomאַקרַאִי distributionהפצה --
44
117000
2000
אתם רואים סוג של התפלגות שרירותית --
02:11
perhapsאוּלַי 67 attacksהתקפות, one personאדם was killedנהרג,
45
119000
3000
אולי 67 התקפות, אדם אחד נהרג,
02:14
or 47 attacksהתקפות where sevenשֶׁבַע people were killedנהרג.
46
122000
3000
או 47 התקפות שבהן 7 אנשים נהרגו.
02:17
We did this exactמְדוּיָק sameאותו thing for Iraqעִירַאק.
47
125000
2000
עשינו את אותו הדבר על מידע מעיראק.
02:19
And we didn't know, for Iraqעִירַאק what we were going to find.
48
127000
3000
ולא ידענו, מה נמצא על עיראק.
02:22
It turnsפונה out what we foundמצאתי was prettyיפה surprisingמַפתִיעַ.
49
130000
4000
ומה שמצאנו היה די מפתיע.
02:26
You take all of the conflictסְתִירָה,
50
134000
2000
אתם לוקחים את כל הקונפליקט,
02:28
all of the chaosאי סדר, all of the noiseרַעַשׁ,
51
136000
2000
כל הכאוס, כל הרעש,
02:30
and out of that
52
138000
2000
ומתוך זה
02:32
comesבא this preciseמְדוּיָק mathematicalמָתֵימָטִי distributionהפצה
53
140000
2000
מגיע הפיזור המתמטי הזה
02:34
of the way attacksהתקפות are orderedהורה in this conflictסְתִירָה.
54
142000
3000
של איך מתקפות מסודרות בקונפליקט הזה.
02:37
This blewנשבה our mindאכפת.
55
145000
2000
זה הדהים אותנו.
02:39
Why should a conflictסְתִירָה like Iraqעִירַאק have this
56
147000
4000
למה שלקונפליקט כמו עיראק יהיה את זה
02:43
as its fundamentalבסיסי signatureחֲתִימָה?
57
151000
2000
כחתימה הבסיסית שלו?
02:45
Why should there be orderלהזמין in warמִלחָמָה?
58
153000
2000
למה שיהיה סדר במלחמה?
02:47
We didn't really understandמבין that.
59
155000
2000
לא ממש הבנו את זה.
02:49
We thought maybe there is something specialמיוחד about Iraqעִירַאק.
60
157000
4000
חשבנו שאולי יש משהו מיוחד בעיראק.
02:53
So we lookedהביט at a fewמְעַטִים more conflictsסכסוכים.
61
161000
2000
אז בחנו עוד מספר קונפליקטים.
02:55
We lookedהביט at Colombiaקולומביה, we lookedהביט at Afghanistanאפגניסטן,
62
163000
2000
בחנו את קולומביה, בדקנו את אפגניסטאן,
02:57
and we lookedהביט at Senegalסנגל.
63
165000
2000
ובדקנו את סנגל.
02:59
And the sameאותו patternתַבְנִית emergedיצא in eachכל אחד conflictסְתִירָה.
64
167000
2000
ואותה תבנית יצאה מכל הקונפליקטים.
03:01
This wasn'tלא היה supposedאמור to happenלִקְרוֹת.
65
169000
2000
זה לא היה אמור לקרות.
03:03
These are differentשונה warsמלחמות, with differentשונה religiousדָתִי factionsפלגים,
66
171000
3000
אלו מלחמות שונות, עם דתות שונות,
03:06
differentשונה politicalפּוֹלִיטִי factionsפלגים, and differentשונה socioeconomicסוציו אקונומי problemsבעיות.
67
174000
3000
דעות פוליטיות שונות, ובעיות סוציו-אקונומיות שונות.
03:09
And yetעדיין the fundamentalבסיסי patternsדפוסי underlyingבְּסִיסִי them
68
177000
4000
ועדיין אותן תבניות בסיסיות מתחתם
03:13
are the sameאותו.
69
181000
3000
היו זהות.
03:16
So we wentהלך a little widerרחב יותר.
70
184000
2000
אז בחנו את זה יותר לרוחב.
03:18
We lookedהביט around the worldעוֹלָם at all the dataנתונים we could get our handsידיים on.
71
186000
3000
בדקנו מסביב לעולם את כל סוגי המידע שיכולנו להשיג.
03:21
From Peruפרו to Indonesiaאִינדוֹנֵזִיָה,
72
189000
3000
מפרו לאינדונזיה,
03:24
we studiedמְחוֹשָׁב this sameאותו patternתַבְנִית again.
73
192000
2000
בחנו את התבנית הזו שוב.
03:26
And we foundמצאתי that not only
74
194000
3000
ומצאנו שלא רק
03:29
were the distributionsהפצות these straightיָשָׁר linesקווים,
75
197000
2000
שההתפלגויות היו על קו ישר,
03:31
but the slopeמִדרוֹן of these linesקווים, they clusteredמקובצים around
76
199000
2000
אבל השיפוע של הקווים, התכנסו מסביב
03:33
this valueערך of alphaאלפא equalsשווים 2.5.
77
201000
3000
הערך של אלפא שווה ל 2.5.
03:36
And we could generateלִיצוֹר an equationמשוואה
78
204000
2000
ויכולנו לייצר משוואה
03:38
that could predictלַחֲזוֹת the likelihoodסְבִירוּת of an attackלִתְקוֹף.
79
206000
3000
שיכלה לחזות את הסבירות של מתקפה.
03:41
What we're sayingפִּתגָם here
80
209000
2000
מה שאנחנו אומרים פה
03:43
is the probabilityהִסתַבְּרוּת of an attackלִתְקוֹף killingהֶרֶג X numberמספר of people
81
211000
4000
שהסבירות של מתקפה בה יהרגו מספר מסוים של אנשים
03:47
in a countryמדינה like Iraqעִירַאק
82
215000
2000
בארץ כמו עיראק,
03:49
is equalשווה to a constantקָבוּעַ, timesפִּי the sizeגודל of that attackלִתְקוֹף,
83
217000
3000
שווה לקבוע, כפול גודל המתקפה,
03:52
raisedמוּרָם to the powerכּוֹחַ of negativeשלילי alphaאלפא.
84
220000
3000
בחזקת הערך השלילי של אלפא.
03:55
And negativeשלילי alphaאלפא is the slopeמִדרוֹן of that lineקַו I showedparagraphs you before.
85
223000
6000
ואלפא שלילית היא השיפוע של הקו שהראתי לכם מקודם.
04:01
So what?
86
229000
2000
אז מה?
04:03
This is dataנתונים, statisticsסטָטִיסטִיקָה. What does it tell us about these conflictsסכסוכים?
87
231000
3000
זה מידע, סטטיסטיקה. מה זה אומר לנו על הקונפליקטים?
04:06
That was a challengeאתגר we had to faceפָּנִים as physicistsפיסיקאים.
88
234000
3000
זה היה אתגר שהיינו צריכים לעמוד בפניו כפיסיקאים.
04:09
How do we explainלהסביר this?
89
237000
3000
איך אנחנו מסבירים את זה?
04:12
And what we really foundמצאתי was that alphaאלפא,
90
240000
2000
ומה שבאמת מצאנו היה שאלפא
04:14
if we think about it, is the organizationalאִרְגוּנִי
91
242000
2000
אם באמת נחשוב על זה, היא המבנה
04:16
structureמִבְנֶה of the insurgencyהִתקוֹמְמוּת.
92
244000
3000
האירגוני של ההתקוממות.
04:19
Alphaאלפא is the distributionהפצה of the sizesהגדלים of attacksהתקפות,
93
247000
3000
אלפא היא הפיזור של גודל ההתקפות,
04:22
whichאיזה is really the distributionהפצה
94
250000
2000
שזה בעצם הפיזור
04:24
of the groupקְבוּצָה strengthכוח carryingנְשִׂיאָה out the attacksהתקפות.
95
252000
2000
של כוח הקבוצה שמבצעת את ההתקפות.
04:26
So we look at a processתהליך of groupקְבוּצָה dynamicsדִינָמִיקָה:
96
254000
2000
אז אנחנו מביטים בתהליך של דינמיקה קבוצתית --
04:28
coalescenceהִתקַבְּצוּת and fragmentationהִתנַפְּצוּת,
97
256000
3000
התאחדות וחלוקה.
04:31
groupsקבוצות comingמגיע togetherיַחַד, groupsקבוצות breakingשְׁבִירָה apartמלבד.
98
259000
2000
קבוצות מתאחדות. קבוצות מתפרקות.
04:33
And we startהַתחָלָה runningרץ the numbersמספרים on this. Can we simulateלְחַקוֹת it?
99
261000
3000
ואנחנו מתחילים להריץ את המספרים על זה. האם נוכל לדמות את זה?
04:36
Can we createלִיצוֹר the kindסוג of patternsדפוסי that we're seeingרְאִיָה
100
264000
3000
האם נוכל ליצור את התבניות שאנחנו רואים
04:39
in placesמקומות like Iraqעִירַאק?
101
267000
3000
במקומות כמו עיראק?
04:42
Turnsמסתובב out we kindסוג of do a reasonableסביר jobעבודה.
102
270000
2000
מסתבר שאנחנו עושים עבודה לא רעה.
04:44
We can runלָרוּץ these simulationsסימולציות.
103
272000
2000
אנחנו יכולים להריץ את ההדמיות האלה.
04:46
We can recreateלשחזר this usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a processתהליך of groupקְבוּצָה dynamicsדִינָמִיקָה
104
274000
3000
אנחנו יכולים לשחזר את זה על ידי שימוש בדינמיקה קבוצתית
04:49
to explainלהסביר the patternsדפוסי that we see
105
277000
2000
כדי להסביר את התבניות שאנחנו רואים
04:51
all around the conflictsסכסוכים around the worldעוֹלָם.
106
279000
5000
בכל הקונפליקטים מסביב לעולם.
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
אז מה קורה?
04:58
Why should these differentשונה -- seeminglyלִכאוֹרָה differentשונה conflictsסכסוכים
108
286000
3000
למה שלקונפליקטים שונים -- קונפליקטים שונים למראה
05:01
have the sameאותו patternsדפוסי?
109
289000
2000
תהיה את אותה התבנית?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
מה שאני מאמין שקורה הוא
05:06
the insurgentמִתקוֹמֵם forcesכוחות, they evolveלְהִתְפַּתֵחַ over time. They adaptלְהִסְתָגֵל.
111
294000
4000
שהכוחות המורדים, מתפתחים עם הזמן. הם מתאימים את עצמם.
05:10
And it turnsפונה out there is only one solutionפִּתָרוֹן
112
298000
2000
ומסתבר שיש רק פתרון אחד
05:12
to fightמַאֲבָק a much strongerיותר חזק enemyאוֹיֵב.
113
300000
2000
כדי להלחם באויב חזק יותר.
05:14
And if you don't find that solutionפִּתָרוֹן as an insurgentמִתקוֹמֵם forceכּוֹחַ,
114
302000
3000
ואם לא מוצאים את הפיתרון הזה בכוח המורד,
05:17
you don't existקיימים.
115
305000
2000
לא מתקיימים.
05:19
So everyכֹּל insurgentמִתקוֹמֵם forceכּוֹחַ that is ongoingמתמשך,
116
307000
2000
אז כל כוח מורד שממשיך,
05:21
everyכֹּל conflictסְתִירָה that is ongoingמתמשך,
117
309000
2000
כל קונפליקט שממשיך,
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
יראה כמו זה.
05:25
And that is what we think is happeningמתרחש.
119
313000
3000
וזה מה שאנחנו חושבים שקורה.
05:28
Takingלְקִיחָה it forwardקָדִימָה, how do we changeשינוי it?
120
316000
2000
והלאה, איך משנים את זה?
05:30
How do we endסוֹף a warמִלחָמָה like Iraqעִירַאק?
121
318000
2000
איך מסיימים מלחמה כמו עיראק?
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
איך זה נראה?
05:34
Alphaאלפא is the structureמִבְנֶה. It's got a stableיַצִיב stateמדינה at 2.5.
123
322000
3000
אלפא היא המבנה. יש לה ערך יציב של 2.5.
05:37
This is what warsמלחמות look like when they continueלְהַמשִׁיך.
124
325000
4000
ככה נראות מלחמות שממשיכות.
05:41
We'veללא שם: יש לנו got to changeשינוי that.
125
329000
2000
אנחנו חייבים לשנות את זה.
05:43
We can pushלִדחוֹף it up:
126
331000
2000
אנחנו יכולים לדחוף את זה למעלה.
05:45
the forcesכוחות becomeהפכו more fragmentedמקוטעת;
127
333000
2000
הכוחות נעשים יותר מקוטעים.
05:47
there is more of them, but they are weakerחלש יותר.
128
335000
4000
יש יותר מהם אבל הם חלשים יותר.
05:51
Or we pushלִדחוֹף it down:
129
339000
2000
או שדוחפים את זה למטה.
05:53
they're more robustחָסוֹן; there is lessפָּחוּת groupsקבוצות;
130
341000
2000
הם חזקים יותר. יש פחות קבוצות.
05:55
but perhapsאוּלַי you can sitלָשֶׁבֶת and talk to them.
131
343000
4000
אבל אולי אפשר לשבת ולדבר איתם.
05:59
So this graphגרָף here, I'm going to showלְהַצִיג you now.
132
347000
2000
אז הגרף הזה פה, שאני אראה לכם עכשיו.
06:01
No one has seenלראות this before. This is literallyפשוטו כמשמעו
133
349000
3000
אף אחד לא ראה את זה עדיין. זה באמת
06:04
stuffדברים that we'veיש לנו come throughדרך last weekשָׁבוּעַ.
134
352000
2000
דברים שהגענו אלייהם שבוע שעבר.
06:06
And we see the evolutionאבולוציה of Alphaאלפא throughדרך time.
135
354000
4000
ואנחנו יכולים לראות את ההתפתחות של אלפא עם הזמן.
06:10
We see it startהַתחָלָה. And we see it growלגדול up to the stableיַצִיב stateמדינה
136
358000
3000
אנחנו רואים את זה מתחיל. ואנחנו רואים את זה גדל למצב היציב
06:13
the warsמלחמות around the worldעוֹלָם look like.
137
361000
2000
בו המלחמות בעולם נמצאות.
06:15
And it staysנשאר there throughדרך the invasionפְּלִישָׁה of Fallujahפלוג'ה
138
363000
3000
וזה נשאר שם במהלך הפלישה לפלוזה
06:18
untilעד the Samarraסמארה bombingsפיצוצים in the
139
366000
2000
עד הפיגועים בסמארה במהלך
06:20
Iraqiעִירַאקִי electionsבחירות of '06.
140
368000
3000
הבחירות בעיראק של 2006.
06:23
And the systemמערכת getsמקבל perturbedנָבוֹך. It movesמהלכים upwardsכְּלַפֵּי מַעְלָה
141
371000
2000
והמערכת מתבלגנת. זה עולה שוב
06:25
to a fragmentedמקוטעת stateמדינה.
142
373000
2000
למצב מפוזר.
06:27
This is when the surgeלְהִתְנַחְשֵׁל happensקורה.
143
375000
2000
כאן קורה ההתפרצות.
06:29
And dependingתלוי on who you askלִשְׁאוֹל,
144
377000
2000
ותלוי את מי תשאלו,
06:31
the surgeלְהִתְנַחְשֵׁל was supposedאמור to pushלִדחוֹף it up even furtherנוסף.
145
379000
3000
וההתפרצות היתה צריכה לדחוף את זה עוד למעלה.
06:34
The oppositeמול happenedקרה.
146
382000
2000
אבל ההפך קורה.
06:36
The groupsקבוצות becameהפכתי strongerיותר חזק.
147
384000
2000
הקבוצות נעשו חזקות יותר.
06:38
They becameהפכתי more robustחָסוֹן.
148
386000
2000
הן נעשו יותר קשוחות.
06:40
And so I'm thinkingחושב, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
ואז אני חושב, בסדר, נהדר, זה ימשיך לרדת.
06:43
We can talk to them. We can get a solutionפִּתָרוֹן. The oppositeמול happenedקרה.
150
391000
3000
נוכל לדבר איתם. נוכל להגיע לפתרון. וההפך קורה.
06:46
It's movedנִרגָשׁ up again. The groupsקבוצות are more fragmentedמקוטעת.
151
394000
3000
זה עלה שוב למעלה. הקבוצות מתפרקות שוב.
06:49
And this tellsאומר me one of two things.
152
397000
2000
וזה אומר לי אחד משני דברים.
06:51
Eitherאוֹ we're back where we startedהתחיל
153
399000
3000
או שחזרנו להתחלה,
06:54
and the surgeלְהִתְנַחְשֵׁל has had no effectהשפעה;
154
402000
2000
ולהתפרצות לא היתה כל השפעה.
06:56
or finallyסוף כל סוף the groupsקבוצות have been fragmentedמקוטעת to the extentהרחבה
155
404000
4000
או שהקבוצות התפרקו כל כך
07:00
that we can startהַתחָלָה to think about maybe movingמעבר דירה out.
156
408000
4000
שאנחנו יכולים להתחיל לחשוב על לצאת משם.
07:04
I don't know what the answerתשובה is to that.
157
412000
2000
אני לא יודע מה התשובה לזה.
07:06
But I know that we should be looking at the structureמִבְנֶה of the insurgencyהִתקוֹמְמוּת
158
414000
3000
אבל אני יודע שאנחנו צריכים להביט במבנה ההתנגדות
07:09
to answerתשובה that questionשְׁאֵלָה.
159
417000
2000
כדי לענות על השאלה.
07:11
Thank you.
160
419000
2000
תודה רבה.
07:13
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
161
421000
5000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com