TED@Intel
Maria Bezaitis: Why we need strangeness
マリア・ベザイティス: 違和感に対する驚くべき必要性
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私たちのデジタルな世界においては、社会的関係性はデータによって仲介されるようになりました。それを実感しないとしても、私たちは自分自身を違和感（私たちが既に知っている人達と合わない人や考え方）から守っています。しかし技術に頼ってみることが、たとえ違和感を感じるようなものもでも、自分にとって必要な人や物を届けてくれます（TED@Intelにて撮影）
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
「知らない人に話しかけてはいけない」
00:16
You have heard that phrase uttered
1
4180
2039
何十年も前からずっと
00:18
by your friends, family, schools and the media for decades.
2
6219
4313
友人や家族 学校やメディアから聞かされてきた言葉です
00:22
It's a norm. It's a social norm.
3
10532
2912
これは規範で
社会的な規範です
社会的な規範です
00:25
But it's a special kind of social norm,
4
13444
2358
しかし 特殊な社会的規範です
00:27
because it's a social norm that wants to tell us
5
15802
2530
なぜなら この規範は誰と関係を築いて良くて
00:30
who we can relate to and who we shouldn't relate to.
6
18332
4464
誰とは関係しない方が良いか
定めるものだからです
定めるものだからです
00:34
"Don't talk to strangers" says,
7
22796
2504
「知らない人に話しかけるな」という意味は
00:37
"Stay from anyone who's not familiar to you.
8
25300
4176
「知らない人とは距離をとりなさい―
00:41
Stick with the people you know.
9
29476
2415
そして知っている人の側にいなさい
00:43
Stick with people like you."
10
31891
2974
自分と同じような人と一緒にいなさい」
ということです
ということです
00:46
How appealing is that?
11
34865
2352
これは魅力的でしょうか？
00:49
It's not really what we do, is it, when we're at our best?
12
37217
3225
でも 最良の状態のとき
こんな風には振る舞いません
こんな風には振る舞いません
00:52
When we're at our best, we reach out to people
13
40442
2784
最良の状態だったら
自分とは違う人たちとも
自分とは違う人たちとも
00:55
who are not like us,
14
43226
1618
出会うことでしょう
00:56
because when we do that, we learn from people
15
44844
2867
なぜなら自分とは異なる人たちと出会うと
00:59
who are not like us.
16
47711
2269
そこから学べるからです
01:01
My phrase for this value of being with "not like us"
17
49980
4101
私がここで「異なった」と言っているのは
要するに
要するに
01:06
is "strangeness,"
18
54081
1872
「未知」ということです
01:07
and my point is that in today's digitally intensive world,
19
55953
3900
デジタル化されて集約される今日の社会では
01:11
strangers are quite frankly not the point.
20
59853
3366
知らない人ということは たいして問題ではありません
01:15
The point that we should be worried about is,
21
63219
2183
私たちが心配しなければならないのは
01:17
how much strangeness are we getting?
22
65402
2887
どれ位 未知のことと向き合っているか
01:20
Why strangeness? Because our social relations
23
68289
3006
なぜ「未知」なのか?
なぜなら 社会的関係はますます―
なぜなら 社会的関係はますます―
01:23
are increasingly mediated by data,
24
71295
2794
データが仲介するようになり
01:26
and data turns our social relations into digital relations,
25
74089
4557
またデータによって社会的な関係も
デジタルなものになります
デジタルなものになります
01:30
and that means that our digital relations
26
78646
2349
つまり私たちのデジタル上の関係は今や
01:32
now depend extraordinarily on technology
27
80995
3802
もっぱらテクノロジーに依存することで
01:36
to bring to them a sense of robustness,
28
84797
2918
頑健性 発見―
01:39
a sense of discovery,
29
87715
1587
驚き 予測不能―
01:41
a sense of surprise and unpredictability.
30
89302
3270
といったものを もたらします
01:44
Why not strangers?
31
92572
1767
どうして知らない人が問題ではないか
01:46
Because strangers are part of a world
32
94339
2294
なぜなら知らない人は
01:48
of really rigid boundaries.
33
96633
2265
世界の強固な境界線の一部だからです
01:50
They belong to a world of people I know
34
98898
2952
つまり 知っている人と知らない人とに
01:53
versus people I don't know,
35
101850
2514
世界を分ける見方に属します
01:56
and in the context of my digital relations,
36
104364
2479
でも 私のデジタルな関係性においては
01:58
I'm already doing things with people I don't know.
37
106843
4021
私は 知らない人たちと既に何かをしています
02:02
The question isn't whether or not I know you.
38
110864
3218
問題は 私があなたを知っているかどうかではなく
02:06
The question is, what can I do with you?
39
114082
2504
問われるべきは私が あなたと何ができるか
02:08
What can I learn with you?
40
116586
2609
あなたと何を学べるか
02:11
What can we do together that benefits us both?
41
119195
4301
双方にとって 有益な何かを
一緒にできるかということです
一緒にできるかということです
02:15
I spend a lot of time thinking about
42
123496
2362
私は このことについて熟考しました
02:17
how the social landscape is changing,
43
125858
2760
どのように社会情勢が変わり
02:20
how new technologies create new constraints
44
128618
2472
どのように新しい技術が新しい制約と好機を―
02:23
and new opportunities for people.
45
131090
2790
人々にもたらすかについてです
02:25
The most important changes facing us today
46
133880
2651
今日私たちが直面している最も重要な変化は
02:28
have to do with data and what data is doing
47
136531
2806
データそのものと それがもたらす
02:31
to shape the kinds of digital relations
48
139337
2105
デジタルな関係を伴うものです
02:33
that will be possible for us in the future.
49
141442
2464
やがて将来に可能になるだろう関係のことです
02:35
The economies of the future depend on that.
50
143906
2233
未来の経済は これに懸かっていますし
02:38
Our social lives in the future depend on that.
51
146139
2919
私たちの社会生活もこれに懸かっています
02:41
The threat to worry about isn't strangers.
52
149058
3032
私たちが怖れるべきは知らない人ではありません
02:44
The threat to worry about is whether or not
53
152090
2112
怖れるべきは 未知なものを適正に
02:46
we're getting our fair share of strangeness.
54
154202
2992
受け止めることができるかどうか
ということです
ということです
02:49
Now, 20th-century psychologists and sociologists
55
157194
2592
20世紀の心理学者や社会学者たちは
02:51
were thinking about strangers,
56
159786
2153
知らない人について考えていました
02:53
but they weren't thinking so dynamically about human relations,
57
161939
2737
しかしこれほどダイナミックな関係は考えておらず
02:56
and they were thinking about strangers
58
164676
1369
知らない人たちがもたらす
02:58
in the context of influencing practices.
59
166045
2954
実際の影響について 考えていました
03:00
Stanley Milgram from the '60s and '70s,
60
168999
2748
スタンレー・ミルグラムは
03:03
the creator of the small-world experiments,
61
171747
1986
60年から70年代にかけて
スモール・ワールド実験を行い
スモール・ワールド実験を行い
03:05
which became later popularized as six degrees of separation,
62
173733
2954
後に「６次の隔たり」として有名になりましたが
03:08
made the point that any two arbitrarily selected people
63
176687
3512
無作為に選ばれた２人の人間は
03:12
were likely connected from between five to seven intermediary steps.
64
180199
3722
５人から７人の知り合いを介して
繋がることを主張しました
繋がることを主張しました
03:15
His point was that strangers are out there.
65
183921
3030
ポイントは 知らない人たちが居てこそ
03:18
We can reach them. There are paths
66
186951
1572
ある知らない人に辿り着けることです
03:20
that enable us to reach them.
67
188523
2686
その人に辿り着くための経路があるのです
03:23
Mark Granovetter, Stanford sociologist, in 1973
68
191209
3769
マーク・グラノヴェッターという
スタンフォード大学の社会学者は
スタンフォード大学の社会学者は
03:26
in his seminal essay "The Strength of Weak Ties,"
69
194978
2798
1973年に 有名な論文『弱い紐帯の強み』において
03:29
made the point that these weak ties
70
197776
2826
ネットワークの中で 情報を広めるときに
03:32
that are a part of our networks, these strangers,
71
200602
2487
弱い紐帯（つながりの弱い人たち）の方が
03:35
are actually more effective at diffusing information to us
72
203089
2992
私たちにより近い 繋がりの強い人たちよりも
03:38
than are our strong ties, the people closest to us.
73
206081
4536
有用であることを明らかにしました
03:42
He makes an additional indictment of our strong ties
74
210617
3497
彼は強い紐帯について
こんな批判をしています
こんな批判をしています
03:46
when he says that these people who are so close to us,
75
214114
2629
私たちの生活において
03:48
these strong ties in our lives,
76
216743
1933
私たちと とても強いつながりがある人は
03:50
actually have a homogenizing effect on us.
77
218676
3427
均質化の作用をもたらすというのです
03:54
They produce sameness.
78
222103
2835
彼らは同一性を生み出します
03:56
My colleagues and I at Intel have spent the last few years
79
224938
2839
過去数年 私は インテルの同僚たちと
03:59
looking at the ways in which digital platforms
80
227777
2616
どのようなデジタルのプラットフォームが
04:02
are reshaping our everyday lives,
81
230393
1871
私たちの日々の生活を再形成し
04:04
what kinds of new routines are possible.
82
232264
2617
どのような新しい習慣が
生まれるのか調査してきました
生まれるのか調査してきました
04:06
We've been looking specifically at the kinds
83
234881
1296
特に注目したのは
04:08
of digital platforms that have enabled us
84
236177
2711
私たちの所有物つまり―
04:10
to take our possessions, those things that used to be
85
238888
3135
家庭内で
家族や友人専用だったものを
家族や友人専用だったものを
04:14
very restricted to us and to our friends in our houses,
86
242023
3122
知らない人にも使わせることのできる
04:17
and to make them available to people we don't know.
87
245145
3822
デジタルプラットフォームでした
04:20
Whether it's our clothes, whether it's our cars,
88
248967
2723
それは私たちの服や車―
04:23
whether it's our bikes, whether it's our books or music,
89
251690
2623
自転車 本 音楽といったものであり
04:26
we are able to take our possessions now
90
254313
2993
私たちは今 それらを―
04:29
and make them available to people we've never met.
91
257306
3431
会ったことも無い人に使わせることができます
04:32
And we concluded a very important insight,
92
260737
2811
そして私たちはとても重要な結論に達しました
04:35
which was that as people's relationships
93
263548
1788
人々の生活において
04:37
to the things in their lives change,
94
265336
2541
人と物の関係が変化するように
04:39
so do their relations with other people.
95
267877
3444
人と人の関係も 同様に変化します
04:43
And yet recommendation system
96
271321
1408
推奨システムにばかり頼っていると
04:44
after recommendation system continues to miss the boat.
97
272729
4275
大事な機会を逃し続けているかもしれません
04:49
It continues to try to predict what I need
98
277004
2549
システムは必要なものを予測するのに
04:51
based on some past characterization of who I am,
99
279553
3240
性格や行ったことについての
04:54
of what I've already done.
100
282793
2296
過去の分析に基づいて予測するからです
04:57
Security technology after security technology
101
285089
2504
セキュリティー技術を幾重にも張り巡らし
04:59
continues to design data protection
102
287593
2176
脅威や攻撃からデータを守ることばかり
05:01
in terms of threats and attacks,
103
289769
2405
考え続けていると
05:04
keeping me locked into really rigid kinds of relations.
104
292174
3595
極めて限られた関係の中に閉ざされることになります
05:07
Categories like "friends" and "family"
105
295769
2496
「友人」 「家族」 「連絡先」
05:10
and "contacts" and "colleagues"
106
298265
2477
「同僚」といったカテゴリーから
05:12
don't tell me anything about my actual relations.
107
300742
3787
実際の関係についてはわかりません
05:16
A more effective way to think about my relations
108
304529
2244
関係について考えるためのより効果的な方法は
05:18
might be in terms of closeness and distance,
109
306773
2692
近い関係か遠い関係かということかもしれません
05:21
where at any given point in time, with any single person,
110
309465
3820
ただし あるときある人との関係を考えると
05:25
I am both close and distant from that individual,
111
313285
3491
今何をしなければならないかということによって
05:28
all as a function of what I need to do right now.
112
316776
4508
私が今 その人と近いか遠いかということが決まるのです
05:33
People aren't close or distant.
113
321284
2638
人とは「近いか 遠いか」ではないのです
05:35
People are always a combination of the two,
114
323922
3061
人とは常に その２つの組み合わせです
05:38
and that combination is constantly changing.
115
326983
3720
そして その組み合わせは常に変化しています
05:42
What if technologies could intervene
116
330703
2440
もしテクノロジーが間に入って
05:45
to disrupt the balance of certain kinds of relationships?
117
333143
3977
この関係性のバランスを変えたら？
05:49
What if technologies could intervene
118
337120
1961
もしテクノロジーによって 今すぐ―
05:51
to help me find the person that I need right now?
119
339081
4411
私が必要な人を見つけてくれるとしたら？
05:55
Strangeness is that calibration
120
343492
2424
「未知」であることが 距離感を定めるための
05:57
of closeness and distance
121
345916
2219
一つの目盛りであり
06:00
that enables me to find the people that I need right now,
122
348135
3903
私が今 必要とする人を見つけることや
06:04
that enables me to find the sources of intimacy,
123
352038
2990
親密感や 新しい発見
06:07
of discovery, and of inspiration that I need right now.
124
355028
4648
インスピレーションを得るための源になります
06:11
Strangeness is not about meeting strangers.
125
359676
2309
「未知」とは知らない人と会うことではなく
06:13
It simply makes the point that we need
126
361985
2195
馴れ親しんだ領域から踏み出すための
06:16
to disrupt our zones of familiarity.
127
364180
3282
視点を与えるものです
06:19
So jogging those zones of familiarity is one way to think about strangeness,
128
367462
3657
なじんだ領域を見直すのも
「未知」について考える方法の一つです
「未知」について考える方法の一つです
06:23
and it's a problem faced not just by individuals today,
129
371119
2704
今日 これは個人だけでなく
06:25
but also by organizations,
130
373823
2230
多くの新しい挑戦に
06:28
organizations that are trying to embrace massively new opportunities.
131
376053
4523
取り組む組織も直面している問題です
06:32
Whether you're a political party
132
380576
2106
政党が 自らにとって不利でも
06:34
insisting to your detriment on a very rigid notion
133
382682
2868
誰が所属していて誰が所属しないかを
06:37
of who belongs and who does not,
134
385550
2388
明確にせざるを得ない状況や
06:39
whether you're the government
135
387938
1493
政府が
06:41
protecting social institutions like marriage
136
389431
2698
結婚のような社会的制度を
保護する立場から
保護する立場から
06:44
and restricting access of those institutions to the few,
137
392129
3893
その制度の対象となる人を限定しようとする状況や
06:48
whether you're a teenager in her bedroom
138
396022
2408
例えあなたが自分の部屋にいる
06:50
who's trying to jostle her relations with her parents,
139
398430
3188
両親との関係に悩んでいる十代の女の子だったとしてもです
06:53
strangeness is a way to think about how we pave the way
140
401618
3162
「未知」というのは 新しい関係性を切り開く
06:56
to new kinds of relations.
141
404780
2474
考え方ではないでしょうか
06:59
We have to change the norms.
142
407254
3358
私たちは規範を変えなければなりません
07:02
We have to change the norms in order to enable
143
410612
3030
新しいテクノロジーが 新しいビジネスの
07:05
new kinds of technologies
144
413642
1938
基盤となるように
07:07
as a basis for new kinds of businesses.
145
415580
2789
規範を変えなければなりません
07:10
What interesting questions lie ahead for us
146
418369
3733
知らない人がいない世界なんて
07:14
in this world of no strangers?
147
422102
2671
面白くないですよね？
07:16
How might we think differently about our relations with people?
148
424773
3806
では人との関係性について
どんな違った見方ができるでしょう
どんな違った見方ができるでしょう
07:20
How might we think differently about our relations
149
428579
3121
様々なグループでの関係について
07:23
with distributed groups of people?
150
431700
2092
どんな違った見方ができるでしょう
07:25
How might we think differently about our relations with technologies,
151
433792
4441
それ自体が実質的に社会の一員としてふるまう
07:30
things that effectively become social participants
152
438233
3006
テクノロジーとの関係について
07:33
in their own right?
153
441239
2074
どんな違った見方ができるでしょうか
07:35
The range of digital relations is extraordinary.
154
443313
3813
デジタルな関係の広がりは途方もありません
07:39
In the context of this broad range of digital relations,
155
447126
4557
この広大なデジタルの関係を考え
07:43
safely seeking strangeness might very well be
156
451683
2974
安全に「未知」を追及することが
07:46
a new basis for that innovation.
157
454657
2271
イノベーションの新しい基盤をもたらすかもしれません
07:48
Thank you.
158
456928
1470
ありがとうございました
07:50
(Applause)
159
458398
4893
（拍手）
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