12:50
TED2015

Manuel Lima: A visual history of human knowledge

マニュエル・リマ: 人類の知識を表す視覚的表現の歴史

Filmed:

知識とは、どのように増えていくのでしょうか?知識は、最初は1つの洞察から始まり、どんどん枝分かれしていくことがあります。インフォグラフィックの専門家マニュエル・リマが追究するのは、千年に渡るデータ・マッピングの歴史、すなわちツリー構造を使って言語から王朝に至る情報を表現してきた歴史です。これは魅力あふれる視覚化の歴史であり、知識を表そうとする人間の衝動が垣間見えるのです。

- Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio

Over the past 10 years,
私は10年以上に渡って
00:13
I've been researching the way
people organize and visualize information.
人間が情報を構造化し
視覚化する方法について研究してきて
00:14
And I've noticed an interesting shift.
興味深い変化に気付きました
00:19
For a long period of time,
かなり長い間 人間は
00:22
we believed in a natural ranking order
in the world around us,
世界に自然な序列があると
信じていました
00:23
also known as the great chain of being,
or "Scala naturae" in Latin,
これは「存在の大いなる連鎖」
ラテン語で"Scala naturae”として知られます
00:28
a top-down structure that normally starts
with God at the very top,
トップダウン構造になっていて
普通は神を頂点に
00:33
followed by angels, noblemen,
天使 貴族 ―
00:37
common people, animals, and so on.
庶民 動物などと 続きます
00:39
This idea was actually based
on Aristotle's ontology,
この発想はアリストテレスの
存在論に基づいていて
00:43
which classified all things known to man
in a set of opposing categories,
人間が知るあらゆる事物を
対立するカテゴリーに分類しました
00:48
like the ones you see behind me.
ご覧の通りです
00:52
But over time, interestingly enough,
一方 面白いことに 時が経つにつれ
00:56
this concept adopted
the branching schema of a tree
この発想に 枝分かれした
ツリー構造が取り入れられて
00:59
in what became known
as the Porphyrian tree,
「ポルピュリオスの樹」として
知られるようになりました
01:03
also considered to be
the oldest tree of knowledge.
これは「知識の樹」の中でも
最も古いものです
01:06
The branching scheme
of the tree was, in fact,
ツリー構造は情報を伝える上で
01:11
such a powerful metaphor
for conveying information
とても強力な比喩であることから
01:13
that it became, over time,
an important communication tool
次第に 様々な知識の体系を
図で表す時に使う
01:16
to map a variety of systems of knowledge.
重要な伝達手段になりました
01:19
We can see trees being used
to map morality,
道徳を描くためにも
ツリー構造が使われ
01:22
with the popular tree of virtues
and tree of vices,
「美徳の樹」と「悪徳の樹」が
よく知られています
01:25
as you can see here, with these beautiful
illustrations from medieval Europe.
これは中世ヨーロッパの
美しい図です
01:28
We can see trees being used
to map consanguinity,
血族関係を表すためにも
ツリー構造が使われ
01:32
the various blood ties between people.
いろいろな血縁を表します
01:35
We can also see trees being used
to map genealogy,
家系を表すためにも
この構造が使われますが
01:39
perhaps the most famous archetype
of the tree diagram.
樹形図の原型として
最も有名なものでしょう
01:42
I think many of you in the audience
have probably seen family trees.
皆さんも 家系図を
見たことがある方は多いでしょう
01:45
Many of you probably even have
your own family trees drawn in such a way.
こんな風に描かれたものを
持っている方も多いかも知れません
01:48
We can see trees even mapping
systems of law,
また 法律を表すのに
ツリー構造を使うことさえあります
01:53
the various decrees and rulings
of kings and rulers.
王や支配者による
様々な布告や決定を表しています
01:56
And finally, of course,
also a very popular scientific metaphor,
そして最後に よく知られている
科学の比喩 すなわち
02:01
we can see trees being used
to map all species known to man.
人類が知る あらゆる生物を表すために
この構造を使うこともあります
02:05
And trees ultimately became
such a powerful visual metaphor
最終的に ツリー構造は
強力な視覚的な比喩になりました
02:11
because in many ways,
they really embody this human desire
秩序やバランス
統一感や対称性といった
02:15
for order, for balance,
for unity, for symmetry.
人間の志向を
様々な面で具体化しているからです
02:17
However, nowadays we are really facing
new complex, intricate challenges
ところが現在 私たちは
単純な樹形図では理解できない
02:21
that cannot be understood by simply
employing a simple tree diagram.
複雑で込み入った
新しい課題に直面しています
02:26
And a new metaphor is currently emerging,
そこで現在 新たな比喩が出現し
02:32
and it's currently replacing the tree
様々な知識体系を視覚化する際に
02:35
in visualizing various
systems of knowledge.
樹形図にとって代わりつつあります
02:37
It's really providing us with a new lens
to understand the world around us.
この比喩は 私たちを取り巻く世界を
理解する新しい視座を与えてくれます
02:40
And this new metaphor
is the metaphor of the network.
この新たな比喩こそ
ネットワークの比喩なのです
02:45
And we can see this shift
from trees into networks
ツリーからネットワークへと
転換する様子は
02:49
in many domains of knowledge.
多くの知識領域で見られます
02:52
We can see this shift in the way
we try to understand the brain.
このような転換は
脳を理解する方法でも見られます
02:54
While before, we used
to think of the brain
かつて私たちは 脳をモジュール型で
03:00
as a modular, centralized organ,
集中型の器官であり
03:02
where a given area was responsible
for a set of actions and behaviors,
ある特定の領野が 一連の振舞いや
行動の原因だと考えていました
03:04
the more we know about the brain,
しかし 脳の理解が進むにつれ
03:08
the more we think of it
as a large music symphony,
まるで何百 何千もの楽器が奏でる
壮大なシンフォニーのように
03:10
played by hundreds
and thousands of instruments.
捉えるようになったのです
03:13
This is a beautiful snapshot
created by the Blue Brain Project,
この美しい画像はブルー・ブレイン・
プロジェクトで製作されました
03:16
where you can see 10,000 neurons
and 30 million connections.
ここには1万のニューロンと
3千万の結合が見えます
03:19
And this is only mapping 10 percent
of a mammalian neocortex.
これでも哺乳類の大脳新皮質の
わずか1割を描いているに過ぎません
03:24
We can also see this shift in the way
we try to conceive of human knowledge.
さらに 転換の様子は
知識構造を捉える際にも見られます
03:30
These are some remarkable trees
of knowledge, or trees of science,
この見事な「知識の樹」
あるいは「科学の樹」は
03:36
by Spanish scholar Ramon Llull.
スペインの学者
ラモン・リュイによるものです
03:39
And Llull was actually the precursor,
リュイは実際
03:41
the very first one who created
the metaphor of science as a tree,
樹木としての科学という
比喩を生んだ先駆者でした
03:43
a metaphor we use
every single day, when we say,
私たちは この比喩を
毎日のように使っています
03:47
"Biology is a branch of science,"
「科学から生物学が
03:50
when we say,
枝分かれしてきた」とか
03:52
"Genetics is a branch of science."
「遺伝学が枝分かれしてきた」と言います
03:53
But perhaps the most beautiful of all
trees of knowledge, at least for me,
ただ 私が最も美しい
知識の樹と考えているのは
03:56
was created for the French encyclopedia
by Diderot and d'Alembert in 1751.
1751年にディドロとダランベールが
フランスの百科全書に描いたものです
03:59
This was really the bastion
of the French Enlightenment,
まさにフランス啓蒙思想の拠り所です
04:04
and this gorgeous illustration
was featured as a table of contents
この豪華なイラストは
百科全書の目次として
04:07
for the encyclopedia.
採用されました
04:10
And it actually maps out
all domains of knowledge
あらゆる分野の知識が
一つ一つ樹の枝として
04:12
as separate branches of a tree.
描かれています
04:16
But knowledge is much more
intricate than this.
ただ知識とは はるかに複雑なものです
04:19
These are two maps of Wikipedia
showing the inter-linkage of articles --
これはWikipediaの
項目相互のリンクを表しています
04:22
related to history on the left,
and mathematics on the right.
左は「歴史」に関するもの
右は「数学」です
04:27
And I think by looking at these maps
この2つのマップや
04:31
and other ones that have been
created of Wikipedia --
Wikipediaについて
制作された他のマップは
04:33
arguably one of the largest rhizomatic
structures ever created by man --
人類が生んだリゾーム状構造で
最大規模のものでしょうが
04:36
we can really understand
how human knowledge is much more intricate
それを見ると人間の知識が
まるでネットワークのように
04:39
and interdependent, just like a network.
複雑に依存し合っているのがわかります
04:43
We can also see this interesting shift
さらに 興味深い転換が
04:47
in the way we map
social ties between people.
人間の社会的な繋がりを
描く場合にも見られます
04:49
This is the typical organization chart.
これは よくある組織図です
04:53
I'm assuming many of you have seen
a similar chart as well,
皆さんも 自分の会社などで
こんな図を
04:55
in your own corporations, or others.
見たことがあるでしょう
04:58
It's a top-down structure
階層構造になっていて
05:00
that normally starts
with the CEO at the very top,
普通は CEOを頂点にして
05:01
and where you can drill down all the way
to the individual workmen on the bottom.
最底辺にいる個々の社員まで
下へ辿っていくことができます
05:04
But humans sometimes are, well, actually,
all humans are unique in their own way,
ただ人間は誰でも
それぞれの個性があり
05:09
and sometimes you really don't play well
under this really rigid structure.
このような固定した構造では
うまくいかないこともあります
05:14
I think the Internet is really changing
this paradigm quite a lot.
ただ インターネットは
この枠組みを大幅に変化させます
05:20
This is a fantastic map
of online social collaboration
これはPerlプログラマーの
オンライン上の協働を表した
05:23
between Perl developers.
素晴らしいマップです
05:27
Perl is a famous programming language,
Perlは 有名なプログラミング言語です
05:28
and here, you can see
how different programmers
これでわかるのは
多様なプログラマーが
05:30
are actually exchanging files,
and working together on a given project.
どうファイルを交換し
プロジェクトで協力し合っているかです
05:33
And here, you can notice that this is
a completely decentralized process --
また ここに表れているのは
完全に分散したプロセスであり
05:37
there's no leader in this organization,
組織にリーダーはいません
05:41
it's a network.
ネットワークなのです
05:43
We can also see this interesting shift
when we look at terrorism.
さらに 興味深い転換は
テロリズムにも見られます
05:46
One of the main challenges
of understanding terrorism nowadays
現在のテロリズムを理解する際に
大きな課題となるのは
05:51
is that we are dealing with
decentralized, independent cells,
分散し 独立した小さな組織を
扱う必要がある点です
05:54
where there's no leader
leading the whole process.
プロセス全体を率いる
リーダーはいないのです
05:58
And here, you can actually see
how visualization is being used.
どのように視覚化しているか
実際に見てみましょう
06:02
The diagram that you see behind me
この図は 2004年の
06:05
shows all the terrorists involved
in the Madrid attack in 2004.
マドリード列車爆破事件に関わった
テロリストを全員 示しています
06:07
And what they did here is,
they actually segmented the network
この図では ネットワークを
06:11
into three different years,
3つの年で区切り
06:14
represented by the vertical layers
that you see behind me.
それぞれの年を
垂直の平面で表しています
06:16
And the blue lines tie together
ネットワークを構成する人間は
06:19
the people that were present
in that network year after year.
年ごとに表し
青いラインでつないでいます
06:21
So even though there's no leader per se,
確かに 特定のリーダーは不在ですが
06:25
these people are probably the most
influential ones in that organization,
組織で最も影響力が大きいのは
おそらく彼らでしょう
06:27
the ones that know more about the past,
彼らこそ 経過と今後の計画 そして
06:30
and the future plans and goals
of this particular cell.
組織の目的を熟知しているのですから
06:32
We can also see this shift
from trees into networks
ツリーからネットワークへと
転換する様子は
06:37
in the way we classify
and organize species.
生物の種を分類し
体系化する方法にも表れています
06:40
The image on the right
is the only illustration
右の図は ダーウィンが
06:45
that Darwin included
in "The Origin of Species,"
『種の起源』に載せた唯一の図で
06:48
which Darwin called the "Tree of Life."
「生命の樹」と名付けたものです
06:51
There's actually a letter
from Darwin to the publisher,
実はダーウィンが出版社に宛てた
手紙が残っていて
06:54
expanding on the importance
of this particular diagram.
この図の重要性が
詳しく説明されています
06:57
It was critical for Darwin's
theory of evolution.
進化論には不可欠だったのです
06:59
But recently, scientists discovered
that overlaying this tree of life
しかし近年 科学者は ある発見をしました
この生命の樹を覆い尽くすような
07:03
is a dense network of bacteria,
バクテリアのネットワークが存在し
07:06
and these bacteria
are actually tying together
このバクテリアが
07:09
species that were completely
separated before,
以前は ばらばらに分類された種を
07:11
to what scientists are now calling
not the tree of life,
現在 科学者が「生命のウェブ」や
「生命のネットワーク」と呼ぶものに
07:13
but the web of life, the network of life.
結びつけていることを発見したのです
07:16
And finally, we can really
see this shift, again,
そして最後に 転換は
07:21
when we look at ecosystems
around our planet.
地球の生態系の捉え方にも
表れています
07:24
No more do we have these simplified
predator-versus-prey diagrams
私たちが学校で学んだ
単純な捕食者と被食者の図も
07:27
we have all learned at school.
もう有効ではありません
07:30
This is a much more accurate
depiction of an ecosystem.
これが より正確な生態系の図です
07:33
This is a diagram created
by Professor David Lavigne,
これはデビッド・ラヴィーン教授が
製作したもので
07:36
mapping close to 100 species
that interact with the codfish
カナダのニューファンドランド島沖の
07:39
off the coast of Newfoundland in Canada.
100種近くの生物と
タラとの関わりを描いたものです
07:42
And I think here, we can really understand
the intricate and interdependent nature
これでやっと 地球にあふれる
生態系の複雑で相互依存的な性質を
07:46
of most ecosystems
that abound on our planet.
捉えることができるようになりました
07:50
But even though recent,
this metaphor of the network,
こういったネットワークの比喩は
最近現れたものですが
07:54
is really already adopting
various shapes and forms,
すでに様々な姿と形式を備え
07:58
and it's almost becoming
a growing visual taxonomy.
有力な視覚的分類法になりつつあります
08:01
It's almost becoming
the syntax of a new language.
新たな言語の文法になりつつあるのです
08:03
And this is one aspect
that truly fascinates me.
これが 私が惹かれる側面のひとつです
08:06
And these are actually
15 different typologies
これは長期に渡って私が集めた
08:09
I've been collecting over time,
15種類の類型で
08:12
and it really shows the immense
visual diversity of this new metaphor.
この新しい比喩が 視覚的に
極めて多様なことを示しています
08:14
And here is an example.
例をお見せしましょう
08:19
On the very top band,
you have radial convergence,
上の行は「放射状収束」で
08:20
a visualization model that has become
really popular over the last five years.
ここ5年で とてもポピュラーになった
視覚化モデルです
08:24
At the top left, the very first project
is a gene network,
上の行の一番左にある
最初のプロジェクトは遺伝子ネットワーク
08:29
followed by a network
of IP addresses -- machines, servers --
その次がIPアドレス
つまりPCやサーバのネットワーク
08:33
followed by a network of Facebook friends.
その次がFacebookの
友達のネットワークです
08:37
You probably couldn't find
more disparate topics,
これほど異質なテーマも
そうはないでしょうが
08:41
yet they are using the same metaphor,
the same visual model,
これらは同じ比喩
同じ視覚モデルを使って
08:43
to map the never-ending complexities
of its own subject.
そのテーマに関する無限の複雑性を
描き出しています
08:47
And here are a few more examples
of the many I've been collecting,
私が集めているネットワークの
視覚的分類法は増え続けていますが
08:52
of this growing visual
taxonomy of networks.
その事例をいくつかご覧ください
08:55
But networks are not just
a scientific metaphor.
ネットワークは単なる
科学の比喩ではありません
09:00
As designers, researchers, and scientists
try to map a variety of complex systems,
研究者や科学者が デザイナーとして
たくさんの複雑なシステムを描こうとし
09:04
they are in many ways influencing
traditional art fields,
絵画や彫刻といった
伝統的な芸術の分野や
09:09
like painting and sculpture,
たくさんの多様な芸術家に
09:12
and influencing many different artists.
様々な面で影響を与えています
09:14
And perhaps because networks have
this huge aesthetical force to them --
そして ネットワークが持つ
美的影響力は大きく
09:16
they're immensely gorgeous --
非常に美しいので
09:20
they are really becoming a cultural meme,
文化的なミームになり
09:22
and driving a new art movement,
which I've called "networkism."
新しい芸術運動を牽引しています
私は「ネットワーキズム」と名付けました
09:24
And we can see this influence
in this movement in a variety of ways.
この芸術運動の中に
様々な影響が見られます
09:30
This is just one of many examples,
これは 多数の例の1つに過ぎませんが
09:33
where you can see this influence
from science into art.
芸術が科学から影響を
受けていることがわかるでしょう
09:35
The example on your left side
is IP-mapping,
左はIPマッピングの例で
09:38
a computer-generated map of IP addresses;
again -- servers, machines.
コンピュータで生成したIPアドレス
つまりサーバやPCの図です
09:41
And on your right side,
右の作品は
09:45
you have "Transient Structures
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
シャロン・モロイの『一過性の構造と
不安定なネットワーク』です
09:46
using oil and enamel on canvas.
キャンバスに
油彩とエナメルで描いています
09:51
And here are a few more
paintings by Sharon Molloy,
これらもシャロン・モロイの作品で
09:53
some gorgeous, intricate paintings.
すごく美しい 複雑な絵です
09:56
And here's another example
of that interesting cross-pollination
もう1つ 科学と芸術が交雑する
興味深い例を
10:00
between science and art.
お見せします
10:03
On your left side,
you have "Operation Smile."
左は『オペレーション・スマイル』です
10:05
It is a computer-generated map
of a social network.
SNSからコンピュータで
生成した図です
10:08
And on your right side,
you have "Field 4," by Emma McNally,
右はエマ・マクネリー作『Field 4』
10:11
using only graphite on paper.
紙にグラファイトだけで描いています
10:14
Emma McNally is one of the main
leaders of this movement,
エマ・マクネリーは この芸術運動の
主導者の1人で
10:17
and she creates these striking,
imaginary landscapes,
こういう印象的な想像上の風景を描きます
10:20
where you can really notice the influence
from traditional network visualization.
従来のネットワークの視覚化から
影響を受けていることがわかるでしょう
10:23
But networkism doesn't happen
only in two dimensions.
ただネットワーキズムは
二次元だけの運動ではありません
10:30
This is perhaps
one of my favorite projects
これは 私が大好きな
この新しい運動における
10:33
of this new movement.
プロジェクトの1つです
10:35
And I think the title really
says it all -- it's called:
タイトルがすべてを物語っています
10:37
"Galaxies Forming Along Filaments,
『蜘蛛の糸についた水滴のように ―
10:39
Like Droplets Along the Strands
of a Spider's Web."
糸に沿って形成される銀河』です
10:41
And I just find this particular project
to be immensely powerful.
私は このプロジェクトに
壮大な力強さを感じます
10:46
It was created by Tomás Saraceno,
作者トマス・セラチーノは
10:49
and he occupies these large spaces,
この広大な空間を使って
10:51
creates these massive installations
using only elastic ropes.
ゴムロープだけで
巨大なインスタレーションを制作しました
10:54
As you actually navigate that space
and bounce along those elastic ropes,
この空間の中を移動しながら
ロープを弾ませていくと
10:57
the entire network kind of shifts,
almost like a real organic network would.
まるで本物の有機ネットワークのように
ネットワーク全体が動きます
11:01
And here's yet another example
これはネットワーキズムを
11:07
of networkism taken
to a whole different level.
新たな高みに引き上げた例です
11:09
This was created
by Japanese artist Chiharu Shiota
日本の芸術家 塩田千春の作品で
タイトルは
11:12
in a piece called "In Silence."
『In Silence』です
11:15
And Chiharu, like Tomás Saraceno,
fills these rooms with this dense network,
セラチーノ同様 彼女も部屋を
ゴムロープや黒い毛糸や糸の
11:17
this dense web of elastic ropes
and black wool and thread,
緻密なネットワークで埋め尽くし
作品の多くで
11:23
sometimes including objects,
as you can see here,
ご覧のように 時には物体を取り込み
11:26
sometimes even including people,
in many of her installations.
時には 人間さえ取り込みます
11:29
But networks are also
not just a new trend,
ただネットワークは
単なる新しいトレンドではなく
11:35
and it's too easy for us
to dismiss it as such.
そう簡単には片付けられません
11:38
Networks really embody
notions of decentralization,
ネットワークは分散化や
相互接続や相互依存といった
11:41
of interconnectedness, of interdependence.
概念を具現化しています
11:44
And this new way of thinking is critical
この新しい思考法は
11:48
for us to solve many of the complex
problems we are facing nowadays,
現在 私たちが直面する多くの複雑な問題
すなわち脳の解読から
11:50
from decoding the human brain,
広大な宇宙の理解に至る
11:54
to understanding
the vast universe out there.
問題を解決するために不可欠なのです
11:56
On your left side, you have a snapshot
of a neural network of a mouse --
左はマウスの神経ネットワークの画像です
11:59
very similar to our own
at this particular scale.
この縮尺だと人間のものと
よく似ています
12:04
And on your right side, you have
the Millennium Simulation.
右は「ミレニアム・シミュレーション」です
12:07
It was the largest
and most realistic simulation
これは宇宙の生成過程の
シミュレーションとしては
12:10
of the growth of cosmic structure.
最大規模で最も現実的なものです
12:13
It was able to recreate the history
of 20 million galaxies
これは2000万個の銀河の歴史を
再現することができ
12:15
in approximately 25 terabytes of output.
およそ25テラバイトの
データを出力します
12:20
And coincidentally or not,
偶然かどうかはさておき
12:24
I just find this particular comparison
この2つの類似 つまり
12:25
between the smallest scale
of knowledge -- the brain --
脳という極めて小さいスケールの知識と
12:27
and the largest scale of knowledge --
the universe itself --
宇宙という極めて大きいスケールの
知識の間の類似は
12:30
to be really quite striking
and fascinating.
私には とても印象的で
興味をそそられます
12:32
Because as Bruce Mau once said,
なぜなら ブルース・マウの言葉の通り
12:35
"When everything is connected
to everything else,
「すべてが相互につながり合う場合
12:38
for better or for worse,
everything matters."
良くも悪くも すべてが重要」だからです
12:40
Thank you so much.
どうもありがとう
12:43
(Applause)
(拍手)
12:44
Translated by Kazunori Akashi
Reviewed by Takafusa Kitazume

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About the Speaker:

Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.

Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.

Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speaker
Manuel Lima | Speaker | TED.com