ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com
TEDxCaFoscariU

Frederic Kaplan: How to build an information time machine

フレデリック・カプラン: 情報の世界をめぐる、タイムマシンの制作

Filmed:
1,238,053 views

中世のFacebookを見れたら、どうでしょう? これは、それほど突飛な話でもありません。楽しく興味深いトークで、研究者・エンジニアのフレデリック・カプランが堂々発表するのは「ヴェネツィア・タイムマシン」というプロジェクトです。全長80キロにも及ぶ保管庫にある書籍をデジタル化し、1000年にもわたるヴェネツィアの歴史や地理を再現します。(TEDxCaFoscariUで撮影)
- Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio

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

00:12
This is an image画像 of the planet惑星 Earth地球.
0
285
2893
これは 地球の画像です
00:15
It looks外見 very much like the Apolloアポロ picturesピクチャー
1
3178
3093
アポロ17号から撮影された
あの有名な写真に
00:18
that are very well known既知の.
2
6271
1611
よく似ていますよね
00:19
There is something different異なる;
3
7882
2070
でも ちょっと違います
00:21
you can clickクリック on it,
4
9952
1447
この画像はクリックでき
00:23
and if you clickクリック on it,
5
11399
1198
クリックすることで
00:24
you can zoomズーム in on almostほぼ any place場所 on the Earth地球.
6
12597
3072
地球上の ほぼ全ての地点に
ズームインできます
00:27
For instanceインスタンス, this is a bird's-eye鳥の目 view見る
7
15669
1999
例えば これは
空から見た―
00:29
of the EPFLEPFL campusキャンパス.
8
17668
2666
ローザンヌ工科大学(EPFL)の
キャンパスです
00:32
In manyたくさんの cases症例, you can alsoまた、 see
9
20334
2108
多くの場合
00:34
how a building建物 looks外見 from a nearby近所の street通り.
10
22442
3740
近くの通りから見た
建物の様子も見ることができます
00:38
This is prettyかなり amazing素晴らしい.
11
26182
1422
本当に素晴らしいことです
00:39
But there's something missing行方不明 in this wonderful素晴らしい tourツアー:
12
27604
3427
でも この素敵なツアーには
あることが欠けています
00:43
It's time.
13
31031
2188
「時間」です
00:45
i'm not really sure when this picture画像 was taken撮影.
14
33219
3070
この写真がいつ撮影されたのか
分からないばかりか
00:48
I'm not even sure it was taken撮影
15
36289
1412
空撮写真と
同じ時期に
00:49
at the same同じ moment瞬間 as the bird's-eye鳥の目 view見る.
16
37701
6083
撮られたのかさえ
分かりません
00:55
In my lab研究室, we develop開発する toolsツール
17
43784
2209
私の研究室で
開発しているツールは
00:57
to travel旅行 not only in spaceスペース
18
45993
1764
空間だけでなく
00:59
but alsoまた、 throughを通して time.
19
47757
2558
時間を超えて
旅ができるようにします
01:02
The kind種類 of question質問 we're asking尋ねる is
20
50315
1870
私たちが投げかけている
問いはこうです
01:04
Is it possible可能 to buildビルドする something
21
52185
1393
過去のGoogleマップのようなものを
作れないか?
01:05
like GoogleGoogle Maps地図 of the past過去?
22
53578
2178
過去のGoogleマップのようなものを
作れないか?
01:07
Can I add追加する a sliderスライダー on top of GoogleGoogle Maps地図
23
55756
3310
つまり Googleマップの上部に
スクロールバーを付けて
01:11
and just change変化する the year,
24
59066
1803
それで年を遡れるように
できないか?
01:12
seeing見る how it was 100 years before,
25
60869
1791
百年前や
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
千年前の様子を
01:16
Is that possible可能?
27
64329
2123
見られるようにできないか?
01:18
Can I reconstruct再構築する socialソーシャル networksネットワーク of the past過去?
28
66452
2252
過去のソーシャル・ネットワークを
再現できないか?
01:20
Can I make a Facebookフェイスブック of the Middle中間 Ages年齢?
29
68704
3049
中世のFacebookを作れないか?
01:23
So, can I buildビルドする time machines機械?
30
71753
3776
タイムマシンを作れないか?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible可能."
31
75529
2565
単に「不可能だ」と言うことも
できるでしょう
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information情報 pointポイント of view見る.
32
78094
3810
しかし 情報という観点から
考えたらどうでしょう
01:33
This is what I call the information情報 mushroomキノコ.
33
81904
3190
これは 「キノコ型情報」と
呼んでいるもので
01:37
Vertically垂直に, you have the time.
34
85094
1583
縦軸に 時間
01:38
and horizontally水平に, the amount of digitalデジタル information情報 available利用可能な.
35
86677
2740
横軸に デジタル情報蓄積量を
示したグラフです
01:41
Obviously明らかに, in the last 10 years, we have much information情報.
36
89417
3482
過去10年 たくさんの情報があることは
一目瞭然ですね
01:44
And obviously明らかに the more we go in the past過去, the lessもっと少なく information情報 we have.
37
92899
3548
そして 時間を遡るにつれ
情報は減っていきます
01:48
If we want to buildビルドする something like GoogleGoogle Maps地図 of the past過去,
38
96447
2318
過去のGoogleマップや
01:50
or Facebookフェイスブック of the past過去,
39
98765
1494
Facebookを作るためには
01:52
we need to enlarge拡大する this spaceスペース,
40
100259
1574
この部分を広げて
ちょうど
01:53
we need to make that like a rectangle矩形.
41
101833
1938
長方形にする必要があります
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
どうすればいいでしょうか?
01:57
One way is digitizationデジタル化.
43
105281
2098
1つは デジタル化です
01:59
There's a lot of material材料 available利用可能な --
44
107395
1779
資料は
たくさんあります
02:01
newspaper新聞, printed印刷された books, thousands of printed印刷された books.
45
109190
6270
新聞や書籍―
それも何千という書籍です
02:07
I can digitizeデジタル化する all these.
46
115460
1768
これらを全て
デジタル化して
02:09
I can extractエキス information情報 from these.
47
117228
2737
そこから情報を
抽出できます
02:11
Of courseコース, the more you go in the past過去,
the lessもっと少なく information情報 you will have.
48
119965
3543
もちろん 昔に行くにつれ
情報は少なくなるので
02:15
So, it mightかもしれない not be enough十分な.
49
123508
2646
十分では
ないかもしれません
02:18
So, I can do what historians歴史家 do.
50
126154
2408
ですから
歴史学者のように
02:20
I can extrapolate外挿する.
51
128562
1524
「推定」を行うのです
02:22
This is what we call, in computerコンピューター science科学, simulationシミュレーション.
52
130086
4470
コンピュータ科学の世界で言う
シミュレーションです
02:26
If I take a logログ book,
53
134556
1751
ここに 航海日誌が
あるとしましょう
02:28
I can consider検討する, it's not just a logログ book
54
136307
2404
それを ただの日誌で
バチカンの船長が
02:30
of a Venetianヴェネツィア captainキャプテン going to a particular特に journey.
55
138711
2972
ある航海をつづるもの
と捉えるのではなく
02:33
I can consider検討する it is actually実際に a logログ book
56
141683
1643
その日誌に
書かれているのは
02:35
whichどの is representative代表 of
manyたくさんの journeys of that period期間.
57
143326
2582
当時 数多くされた航海の
代表例だと捉えるのです
02:37
I'm extrapolating外挿する.
58
145908
2245
こうして推定を
するわけです
02:40
If I have a paintingペインティング of a facadeファサード,
59
148153
2038
建物の外観を
描いた絵があれば
02:42
I can consider検討する it's not just that particular特に building建物,
60
150191
2751
それを単に 特定の建物を
描いたものとするのではなく
02:44
but probably多分 it alsoまた、 shares株式 the same同じ grammar文法
61
152942
3932
おそらく同じ構造は
情報が残っていない―
02:48
of buildings建物 where we lost失われた any information情報.
62
156874
4041
ほかの建物にも
採用されていたと考えるのです
02:52
So if we want to construct構成する a time machine機械,
63
160915
2858
ですから
タイムマシンを作るのに
02:55
we need two things.
64
163773
1339
必要なものは2つです
02:57
We need very large archivesアーカイブ,
65
165112
2234
大量の保存記録と
02:59
and we need excellent優れた specialists専門家.
66
167346
2742
優秀な専門家です
03:02
The Veniceベニス Time Machine機械,
67
170088
1874
ヴェネツィア・タイムマシンという
03:03
the projectプロジェクト I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
プロジェクトについて
お話しします
03:05
is a jointジョイント projectプロジェクト betweenの間に the EPFLEPFL
69
173767
3020
これは ローザンヌ工科大学と
03:08
and the University大学 of Veniceベニス Ca'FoscariCa'Foscari.
70
176787
2978
ヴェネツィア・カ・フォスカリ大学との
共同プロジェクトです
03:11
There's something very peculiar特有の about Veniceベニス,
71
179765
2165
ヴェネツィアに
特有なのは
03:13
that its administration投与 has been
72
181930
2674
政府がずっと
03:16
very, very bureaucratic官僚的.
73
184604
2194
非常に官僚的であることです
03:18
They've彼らは been keeping維持 trackトラック of everything,
74
186798
2193
あらゆることを
記録してきています
03:20
almostほぼ like GoogleGoogle today今日.
75
188991
2915
今日のGoogleのようなものです
03:23
At the ArchivioArchivio di StatoStato,
76
191906
1514
ヴェネツィアの古文書館には
03:25
you have 80 kilometersキロメートル of archivesアーカイブ
77
193420
1764
全長80キロにわたる
保管庫があり
03:27
documenting文書化する everyすべて aspectアスペクト
78
195184
2009
ヴェネツィア生活の
全てが
03:29
of the life of Veniceベニス over
more than 1,000 years.
79
197193
2246
千年以上にわたり
記録されてきています
03:31
You have everyすべて boatボート that goes行く out,
80
199439
1920
出航・到着した船も
03:33
everyすべて boatボート that comes来る in.
81
201359
1076
全て分かります
03:34
You have everyすべて change変化する that was made in the cityシティ.
82
202435
2797
市内の あらゆる変化が
記録されています
03:37
This is all there.
83
205232
3291
これらの情報は
全て そこにあるのです
03:40
We are setting設定 up a 10-year-年 digitizationデジタル化 programプログラム
84
208523
3908
今 デジタル化の
10年計画を立てており
03:44
whichどの has the objective目的 of transforming変換する
85
212431
1677
この膨大な資料を
03:46
this immense巨大 archiveアーカイブ
86
214108
1384
巨大な情報システムに
03:47
into a giant巨人 information情報 systemシステム.
87
215492
2426
変えようとしています
03:49
The typeタイプ of objective目的 we want to reachリーチ
88
217918
1857
目標として
掲げているのは
03:51
is 450 books a day that can be digitizedデジタル化された.
89
219775
4726
一日 450冊の本を
デジタル化することです
03:56
Of courseコース, when you digitizeデジタル化する, that's not enough十分な,
90
224501
2247
当然 デジタル化したところで
十分ではありません
03:58
because these documents書類,
91
226748
1287
というのも
これらの文書が
04:00
most最も of them are in Latinラテン, in Tuscanトスカーナ,
92
228035
2639
書かれているのは
たいてい ラテン語やトスカナ語
04:02
in Venetianヴェネツィア dialect方言,
93
230689
1515
ヴェネツィアの方言なので
04:04
so you need to transcribe転記する them,
94
232204
1675
文字に起こして
04:05
to translate翻訳する them in some cases症例,
95
233879
1681
場合により 翻訳もして
04:07
to index索引 them,
96
235560
1120
索引を付ける必要があり
04:08
and this is obviously明らかに not easy簡単.
97
236680
2164
どう見ても
簡単なことではないのです
04:10
In particular特に, traditional伝統的な optical光学的
characterキャラクター recognition認識 method方法
98
238844
3844
特に これまでの
光学式文字認識(OCR)方法は
04:14
that can be used for printed印刷された manuscripts写本,
99
242688
1424
印刷原稿には
使えますが
04:16
they do not work well on the handwritten手書き document資料.
100
244112
4004
手書きの文書となると
うまく行きません
04:20
So the solution溶液 is actually実際に to take inspirationインスピレーション
101
248116
2130
これを解決するため
参考にしたのは
04:22
from another別の domainドメイン: speechスピーチ recognition認識.
102
250246
2901
音声認識の
分野です
04:25
This is a domainドメイン of something
that seems思われる impossible不可能,
103
253147
2055
音声認識は
不可能と思われたことですが
04:27
whichどの can actually実際に be done完了,
104
255202
2537
ただ条件を
加えるだけで
04:29
simply単に by puttingパッティング additional追加 constraints制約.
105
257739
2194
実現することが
できます
04:31
If you have a very good modelモデル
106
259933
1586
必要なのは
使われている言語の―
04:33
of a language言語 whichどの is used,
107
261519
1526
良いモデルです
04:35
if you have a very good modelモデル of a document資料,
108
263045
2086
つまり
構成が整った文書の―
04:37
how well they are structured仕組み.
109
265131
1432
良いモデルがあれば
よいのです
04:38
And these are administrative行政 documents書類.
110
266563
1353
これらは
行政文書ですから
04:39
They are well structured仕組み in manyたくさんの cases症例.
111
267931
2132
多くは
構成が整っています
04:42
If you divide分ける this huge巨大 archiveアーカイブ into smaller小さい subsetsサブセット
112
270063
3308
膨大な保存記録を
細かく分類し
04:45
where a smaller小さい subsetサブセット
actually実際に shares株式 similar類似 features特徴,
113
273371
2877
同じような特徴ごとに
分類ができれば
04:48
then there's a chanceチャンス of success成功.
114
276248
4031
うまくいく可能性が
あります
04:54
If we reachリーチ that stageステージ, then there's something elseelse:
115
282761
2435
その段階まで行けば
他のこともできます
04:57
we can extractエキス from this document資料 eventsイベント.
116
285196
3522
この文書から
出来事を抽出できるのです
05:00
Actually実際に probably多分 10 billion eventsイベント
117
288718
2298
実際 おそらく
この保存記録から
05:03
can be extracted抽出された from this archiveアーカイブ.
118
291016
1931
100万件の出来事が
抽出できます
05:04
And this giant巨人 information情報 systemシステム
119
292947
1724
さらに この巨大な
情報システムは
05:06
can be searched検索された in manyたくさんの ways方法.
120
294671
1816
さまざまな方法で
検索できます
05:08
You can ask尋ねる questions質問 like,
121
296487
1368
こんな質問も
できます
05:09
"Who lived住んでいました in this palazzo宮殿 in 1323?"
122
297855
2760
「1323年に この宮殿に
住んでいたのは誰?」
05:12
"How much costコスト a sea breamブリーム at the RealtoRealto market市場
123
300615
2222
「1434年に
レアルト市場で
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
鯛はいくらで
売られていた?」
05:16
"What was the salary給料
125
304561
1460
「ムラノのガラス職人の
05:18
of a glassガラス makerメーカー in Muranoムラーノ
126
306021
2045
給料はいくらだった?
05:20
maybe over a decade10年?"
127
308066
1406
例えば この10年で」
05:21
You can ask尋ねる even biggerより大きい questions質問
128
309472
1422
もっと大きな質問もできます
05:22
because it will be semantically意味論的 codedコードされた.
129
310894
2738
意味に応じて
コード化されているからです
05:25
And then what you can do is put that in spaceスペース,
130
313632
2140
それを場所と
結びつけることもできます
05:27
because much of this information情報 is spatial空間的.
131
315772
2173
多くの情報は
場所と関係しているからです
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
そこから
この都市の
05:31
reconstructing再構築する this extraordinary特別な journey
133
319880
2113
素晴らしい歴史を
たどることができます
05:33
of that cityシティ that managed管理された to
have a sustainable持続可能な development開発
134
321993
3356
この都市が
千年以上もの時を超えて
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
常に環境との
均衡を保ちながら
05:39
managing管理します to have all the time
136
327475
1620
持続的な発展を
とげてきた―
05:41
a form of equilibrium平衡 with its environment環境.
137
329095
2861
その軌跡を
たどるのです
05:43
You can reconstruct再構築する that journey,
138
331956
1248
都市の歴史を
再構築して
05:45
visualize視覚化する it in manyたくさんの different異なる ways方法.
139
333204
2896
さまざまな形で
ビジュアル化できます
05:48
But of courseコース, you cannotできない understandわかる
Veniceベニス if you just look at the cityシティ.
140
336100
2699
当然 ヴェネツィアを理解するには
その都市だけではなく
05:50
You have to put it in a larger大きい Europeanヨーロッパ人 contextコンテキスト.
141
338799
2396
広くヨーロッパという
文脈で見る必要があります
05:53
So the ideaアイディア is alsoまた、 to document資料 all the things
142
341195
2821
ですから
ヨーロッパで起こった―
05:56
that worked働いた at the Europeanヨーロッパ人 levelレベル.
143
344016
2423
全ての事柄を
記録するのです
05:58
We can reconstruct再構築する alsoまた、 the journey
144
346439
1964
海洋帝国時代の
ヴェネツィアの動きを
06:00
of the Venetianヴェネツィア maritime海事 empire帝国,
145
348403
1990
再現することも
できます
06:02
how it progressively徐々に controlled制御された the Adriaticアドリアティック Sea,
146
350393
3166
どのようにアドリア海の
支配を強めていき
06:05
how it becameなりました the most最も powerful強力な medieval中世 empire帝国
147
353559
3746
どのように 当時
06:09
of its time,
148
357305
1561
中世で最強の帝国になり
06:10
controlling制御する most最も of the sea routesルート
149
358866
2172
東から南にわたる
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
ほとんどの海上航路を押さえたかです
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
他のこともできます
06:19
because in these maritime海事 routesルート,
152
367621
2277
こうした海上航路には
06:21
there are regular定期的 patternsパターン.
153
369898
1975
決まったパターンがあるからです
06:23
You can go one stepステップ beyond超えて
154
371889
2493
さらに一歩進めて
06:26
and actually実際に create作成する a simulationシミュレーション systemシステム,
155
374382
2120
シミュレーション・システムを作り
06:28
create作成する a Mediterranean地中海 simulatorシミュレータ
156
376502
2815
地中海のシミュレーターを作れば
06:31
whichどの is capable可能な actually実際に of reconstructing再構築する
157
379317
2593
欠けている情報でさえ
06:33
even the information情報 we are missing行方不明,
158
381910
2202
再構築をすることができ
06:36
whichどの would enable有効にする us to have
questions質問 you could ask尋ねる
159
384112
2988
こんな質問も
受けられるようになります
06:39
like if you were usingを使用して a routeルート plannerプランナー.
160
387100
2988
まるで旅行代理店に
相談する感じで
06:42
"If I am in Corfuコルフ in June六月 1323
161
390088
3071
「1323年6月に
コルフ島から
06:45
and want to go to Constantinopleコンスタンティノープル,
162
393159
2526
コンスタンチノープルに行くには
06:47
where can I take a boatボート?"
163
395685
2143
どこで船に乗ればよいですか?」と
06:49
Probably多分 we can answer回答 this question質問
164
397828
1367
おそらく
この質問へは
06:51
with one or two or three days'日々' precision精度.
165
399195
4473
1日、2日、あるいは3日の
誤差で答えられます
06:55
"How much will it costコスト?"
166
403668
1607
「いくらかかりますか?」
06:57
"What are the chanceチャンス of encountering遭遇する pirates海賊?"
167
405275
3592
「海賊に遭遇する可能性は?」
という質問もです
07:00
Of courseコース, you understandわかる,
168
408867
1811
もちろん ご承知の通り
07:02
the central中央 scientific科学的 challengeチャレンジ
of a projectプロジェクト like this one
169
410678
2609
このようなプロジェクトで
核となる科学的課題は
07:05
is qualifying予選, quantifying定量化する and representing代理人
170
413287
3729
このプロセスの各段階において
不確実性や矛盾を
07:09
uncertainty不確実性 and inconsistency不一致
at each stepステップ of this processプロセス.
171
417016
3330
制限・数量化し
説明をすることです
07:12
There are errorsエラー everywhereどこにでも,
172
420346
2712
誤りは どこにでもあります
07:15
errorsエラー in the document資料, it's
the wrong違う name of the captainキャプテン,
173
423058
2489
文書にもです
船長は違う名前で
07:17
some of the boatsボート never actually実際に took取った to sea.
174
425547
3213
船は実は出航しなかったかも
しれません
07:20
There are errorsエラー in translation翻訳, interpretative解釈的 biasesバイアス,
175
428760
4857
翻訳や解釈上の誤りも
あるでしょう
07:25
and on top of that, if you add追加する algorithmicアルゴリズム的 processesプロセス,
176
433624
3466
さらに アルゴリズム的処理を
加えれば
07:29
you're going to have errorsエラー in recognition認識,
177
437090
2949
認識や抽出においても
07:32
errorsエラー in extraction抽出,
178
440039
1961
誤りが出てくるでしょう
07:34
so you have very, very uncertain不確実な dataデータ.
179
442000
4481
ですから ここにあるのは
非常に不確実なデータなのです
07:38
So how can we detect検出する and
correct正しい these inconsistencies不一致?
180
446481
3757
では どうすれば
こうした矛盾を見つけ修正できるでしょう?
07:42
How can we represent代表する that form of uncertainty不確実性?
181
450238
3660
不確実性の形式を
どう説明できるでしょう?
07:45
It's difficult難しい. One thing you can do
182
453898
2097
難しいことですが
できることとしたら
07:47
is document資料 each stepステップ of the processプロセス,
183
455995
2226
プロセスの各段階を
記録して
07:50
not only codingコーディング the historical歴史的 information情報
184
458221
2448
歴史的情報だけでなく
07:52
but what we call the meta-historicalメタ・ヒストリー information情報,
185
460669
2679
いわゆる「メタヒストリー情報」も
コード化するのです
07:55
how is historical歴史的 knowledge知識 constructed建設された,
186
463348
2663
歴史的知識が
どう形成されたか
07:58
documenting文書化する each stepステップ.
187
466011
1998
各段階で
記録するのです
08:00
That will not guarantee保証 that we actually実際に converge収束する
188
468009
1645
これによって
ヴェネツィアの
08:01
toward〜に向かって a singleシングル storyストーリー of Veniceベニス,
189
469654
2450
歴史を一つに
収斂させられるとは限りません
08:04
but probably多分 we can actually実際に reconstruct再構築する
190
472104
2138
でも おそらく
完全に記録をもとにした―
08:06
a fully完全に documented文書化された potential潜在的な storyストーリー of Veniceベニス.
191
474242
3048
ヴェネツィアの歴史を
再構築できます
08:09
Maybe there's not a singleシングル map地図.
192
477290
1459
もしかしたら
地図は一つでなく
08:10
Maybe there are severalいくつかの maps地図.
193
478749
2120
複数あるかも
しれません
08:12
The systemシステム should allow許す for that,
194
480869
2216
システムは
それを許容すべきなのです
08:15
because we have to deal対処 with
a new新しい form of uncertainty不確実性,
195
483085
2859
不確実性の新たな形式を
扱わないといけないからです
08:17
whichどの is really new新しい for this typeタイプ of giant巨人 databasesデータベース.
196
485944
4641
その形式は この種の巨大データベースには
新しいものなのですから
08:22
And how should we communicate通信する
197
490585
2190
では この新しい研究成果を
08:24
this new新しい research研究 to a large audience聴衆?
198
492790
3979
どうすれば 多くの人に
伝えられるでしょう?
08:28
Again, Veniceベニス is extraordinary特別な for that.
199
496769
2663
あらためて申し上げると
ヴェネツィアはそれに最適です
08:31
With the millions何百万 of visitors訪問者 that come everyすべて year,
200
499432
2171
毎年 何百万もの
人々が訪れており
08:33
it's actually実際に one of the bestベスト places場所
201
501603
1763
未来の博物館を
つくるには
08:35
to try to invent発明する the museum博物館 of the future未来.
202
503366
2988
最もふさわしい場所なのです
08:38
Imagine想像する, horizontally水平に you see the reconstructed再建された map地図
203
506354
3304
想像してみてください
下に ある年の
08:41
of a given与えられた year,
204
509658
1286
再現地図を置き
08:42
and vertically垂直に, you see the document資料
205
510944
2958
壁には
その再現に使用された―
08:45
that servedサービスされた the reconstruction再建,
206
513902
1511
例えば 絵画などの
08:47
paintings絵画, for instanceインスタンス.
207
515413
3400
資料が見られるのです
08:50
Imagine想像する an immersive没入型 systemシステム that permits許可
208
518813
2580
この没入型システムによって
08:53
to go and dive潜水 and reconstruct再構築する
the Veniceベニス of a given与えられた year,
209
521393
3502
その年のヴェネツィアに
入り込んで再構築し
08:56
some experience経験 you could shareシェア within以内 a groupグループ.
210
524895
2715
まわりの人と
その体験を共有できるのです
08:59
On the contrary反対の, imagine想像する actually実際に that you start開始
211
527610
2246
一方で
ヴェネツィアの原稿などの
09:01
from a document資料, a Venetianヴェネツィア manuscript原稿,
212
529856
2207
文書から始めて
09:04
and you showショー, actually実際に, what
you can construct構成する out of it,
213
532063
3049
それから何が言えるか
見せることができます
09:07
how it is decoded復号された,
214
535112
1772
どのように解読がされ
09:08
how the contextコンテキスト of that document資料 can be recreated再作成.
215
536884
2415
どのような文脈で
文書が再生されたかなどです
09:11
This is an image画像 from an exhibit示す
216
539299
1885
こちらの画像は
09:13
whichどの is currently現在 conducted導かれた in Genevaジュネーブ
217
541184
2276
ジュネーブで
現在行われている展示で
09:15
with that typeタイプ of systemシステム.
218
543460
2354
同様なシステムを使って
出したイメージです
09:17
So to conclude結論づける, we can say that
219
545814
2175
結論として言えるのは
09:19
research研究 in the humanities人文科学 is about to undergo受ける
220
547989
3079
人文科学の研究は 今
09:23
an evolution進化 whichどの is maybe similar類似
221
551068
1802
進化を遂げようとしています
09:24
to what happened起こった to life sciences科学 30 years ago.
222
552870
4582
ちょうど 30年前に
生物科学に起こったような進化です
09:29
It's really a question質問 of scale規模.
223
557452
4676
まさに規模の問題なのです
09:34
We see projectsプロジェクト whichどの are
224
562130
3303
こうしたプロジェクトは
09:37
much beyond超えて any singleシングル research研究 teamチーム can do,
225
565433
3843
1つの研究チームで
できる範囲を大きく超えるもので
09:41
and this is really new新しい for the humanities人文科学,
226
569276
2243
人文科学にとっては
今までなかったことなのです
09:43
whichどの very oftenしばしば take the habit習慣 of workingワーキング
227
571519
3869
私たちは しばしば
小さなグループや
09:47
in small小さい groupsグループ or only with a coupleカップル of researchers研究者.
228
575388
4008
数名の研究者だけで
研究する傾向にありますが
09:51
When you visit訪問 the ArchivioArchivio di StatoStato,
229
579396
2118
あの古文書館を訪れてみれば
09:53
you feel this is beyond超えて what any singleシングル teamチーム can do,
230
581514
2822
1つの研究チームで
できることを超えていて
09:56
and that should be a jointジョイント and common一般 effort努力.
231
584336
3834
共同で行うべきものというのが
わかるでしょう
10:00
So what we must必須 do for this paradigmパラダイム shiftシフト
232
588170
3106
こうしたパラダイム・シフトに向けて
私たちは
10:03
is actually実際に foster育てる a new新しい generation世代
233
591276
1902
「デジタル古典研究者」という
新たな世代を育む必要があるのです
10:05
of "digitalデジタル humanists人道主義者"
234
593178
1537
「デジタル古典研究者」という
新たな世代を育む必要があるのです
10:06
that are going to be ready準備完了 for this shiftシフト.
235
594715
2090
彼らこそ このシフトに
ふさわしいのです
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
ありがとうございました
10:10
(Applause拍手)
237
598764
4000
(拍手)
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by ASAKO SHIMAOKA

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ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com