ABOUT THE SPEAKERS
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
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
TED2013

Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

Eric Berlow en Sean Gourley: Ideeën die het verspreiden waard zijn in kaart brengen

Filmed:
1,131,373 views

Hoe zien 24.000 ideeën eruit? Ecoloog Eric Berlow en natuurkundige Sean Gourley passen algoritmen toe op het hele archief van TEDx Talks en nemen ons mee op een stimulerende visuele tour om te laten zien hoe ideeën wereldwijd verbonden zijn.
- 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 - 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
EricEric BerlowBerlow: I'm an ecologistecoloog, and Sean'sSean's a physicistnatuurkundige,
0
562
3061
Eric Berlow: Ik ben ecoloog
en Sean is natuurkundige.
00:15
and we bothbeide studystudie complexcomplex networksnetwerken.
1
3623
2108
We bestuderen allebei
complexe netwerken.
00:17
And we metleerde kennen a couplepaar yearsjaar agogeleden when we discoveredontdekt
2
5731
1835
We ontmoetten elkaar
een paar jaar geleden toen we ontdekten
00:19
that we had bothbeide givengegeven a shortkort TEDTED Talk
3
7566
2000
dat we allebei een korte TED Talk hadden gegeven
00:21
about the ecologyecologie of waroorlog,
4
9566
2303
over de ecologie van oorlog.
00:23
and we realizedrealiseerde that we were connectedaangesloten
5
11869
1447
Toen realiseerden we ons dat we verbonden waren
00:25
by the ideasideeën we sharedgedeelde before we ever metleerde kennen.
6
13316
2818
door de ideeën die we gedeeld hadden
voordat we elkaar ooit ontmoet hadden.
00:28
And then we thought, you know, there are thousandsduizenden
7
16134
1556
Toen bedachten we dat er duizenden
00:29
of other talksgesprekken out there, especiallyvooral TEDxTEDx TalksGesprekken,
8
17690
2114
andere talks bestaan,
vooral TEDx Talks,
00:31
that are poppingpopping up all over the worldwereld-.
9
19804
2211
die over de hele wereld verschijnen.
00:34
How are they connectedaangesloten,
10
22015
923
Hoe zijn die verbonden
00:34
and what does that globalglobaal conversationgesprek look like?
11
22938
2010
en hoe ziet die wereldwijde
conversatie eruit?
00:36
So Sean'sSean's going to tell you a little bitbeetje about how we did that.
12
24948
2810
Sean zal jullie iets vertellen
over hoe we dat gedaan hebben.
00:39
SeanSean GourleyGourley: ExactlyPrecies. So we tooknam 24,000 TEDxTEDx TalksGesprekken
13
27758
3767
Sean Gourley: Precies.
We namen 24.000 TEDx Talks
00:43
from around the worldwereld-, 147 differentverschillend countrieslanden,
14
31525
3046
van over de hele wereld,
uit 147 landen,
00:46
and we tooknam these talksgesprekken and we wanted to find
15
34571
2123
en we wilden uitzoeken
00:48
the mathematicalwiskundig structuresstructuren that underlyunderly
16
36694
2040
welke wiskundige structuren
ten grondslag liggen
00:50
the ideasideeën behindachter them.
17
38734
1722
aan de ideeën achter deze talks.
00:52
And we wanted to do that so we could see how
18
40456
1370
Dat wilden we doen
om te kunnen zien
00:53
they connectedaangesloten with eachelk other.
19
41826
2053
hoe ze met elkaar verbonden waren.
00:55
And so, of courseCursus, if you're going to do this kindsoort of stuffspul,
20
43879
1676
Als je zoiets gaat doen,
00:57
you need a lot of datagegevens.
21
45555
956
heb je veel gegevens nodig.
00:58
So the datagegevens that you've got is a great thing calledriep YouTubeYouTube,
22
46511
3686
De gegevens die je hebt,
zijn iets geweldigs dat YouTube heet.
01:02
and we can go down and basicallyeigenlijk pullTrekken
23
50197
1768
We kunnen alle beschikbare gegevens
uit YouTube halen,
01:03
all the openOpen informationinformatie from YouTubeYouTube,
24
51965
2267
We kunnen alle beschikbare gegevens
uit YouTube halen,
01:06
all the commentsopmerkingen, all the viewskeer bekeken, who'swie is watchingkijken it,
25
54232
2349
alle commentaren, hoe vaak
en door wie wordt het bekeken,
01:08
where are they watchingkijken it, what are they sayinggezegde in the commentsopmerkingen.
26
56581
2779
waar ze ernaar kijken en wat ze
erover zeggen in het commentaar.
01:11
But we can alsoook pullTrekken up, usinggebruik makend van speech-to-textspraak-naar-tekst translationvertaling,
27
59360
3292
Maar we kunnen ook,
met spraakherkenningssoftware,
01:14
we can pullTrekken the entiregeheel transcripttranscript,
28
62652
2128
het hele transcript ophalen.
01:16
and that workswerken even for people with kindsoort of funnygrappig accentsaccenten like myselfmezelf.
29
64780
2680
Dat werkt zelfs voor mensen
met vreemde accenten zoals ik.
01:19
So we can take theirhun transcripttranscript
30
67460
2106
Dus kunnen we met die transcripten
01:21
and actuallywerkelijk do some prettymooi coolkoel things.
31
69566
2098
behoorlijk coole dingen doen.
01:23
We can take naturalnatuurlijk languagetaal processingverwerken algorithmsalgoritmen
32
71664
2160
We kunnen met natuurlijke
taalverwerkingsalgoritmen
01:25
to kindsoort of readlezen throughdoor with a computercomputer, linelijn by linelijn,
33
73824
2629
regel voor regel met een computer
01:28
extractinguitpakken keysleutel conceptsconcepten from this.
34
76453
2359
de belangrijke concepten eruit halen.
01:30
And we take those keysleutel conceptsconcepten and they sortsoort of formformulier
35
78812
2525
Die belangrijke concepten
vormen zoiets als
01:33
this mathematicalwiskundig structurestructuur of an ideaidee.
36
81337
3565
de mathematische structuur van een idee.
01:36
And we call that the meme-omeMeme-ome.
37
84902
1757
Dat noemen wij het meme-oom.
01:38
And the meme-omeMeme-ome, you know, quiteheel simplyeenvoudigweg,
38
86659
2151
Het meme-oom is gewoonweg
01:40
is the mathematicswiskunde that underliesten grondslag ligt aan an ideaidee,
39
88810
2426
de wiskunde die ten grondslag ligt
aan een idee
01:43
and we can do some prettymooi interestinginteressant analysisanalyse with it,
40
91236
1932
en daar kunnen we behoorlijk
interessante analyses op loslaten,
01:45
whichwelke I want to sharedelen with you now.
41
93168
1981
die ik nu met jullie wil delen.
01:47
So eachelk ideaidee has its owneigen meme-omeMeme-ome,
42
95149
2190
Ieder idee heeft dus zijn eigen meme-oom
01:49
and eachelk ideaidee is uniqueuniek with that,
43
97339
1951
en ieder idee is daar uniek in,
01:51
but of courseCursus, ideasideeën, they borrowlenen from eachelk other,
44
99290
2488
maar natuurlijk lenen ideeën van elkaar,
01:53
they kindsoort of stealstelen sometimessoms,
45
101778
1184
stelen soms een beetje,
01:54
and they certainlyzeker buildbouwen on eachelk other,
46
102962
1827
en bouwen zeker voort op elkaar.
01:56
and we can go throughdoor mathematicallywiskundig
47
104789
1616
We kunnen op wiskundige wijze
01:58
and take the meme-omeMeme-ome from one talk
48
106405
1840
het meme-oom van één talk doorlopen
02:00
and comparevergelijken it to the meme-omeMeme-ome from everyelk other talk,
49
108245
2454
en het vergelijken met het meme-oom
van alle andere talks
02:02
and if there's a similaritygelijkenis betweentussen the two of them,
50
110699
1973
en als ze op elkaar lijken,
02:04
we can createcreëren a linklink and representvertegenwoordigen that as a graphdiagram,
51
112672
3250
kunnen we een verbinding maken
en dat als een grafiek voorstellen,
02:07
just like EricEric and I are connectedaangesloten.
52
115922
2394
net zoals Eric en ik verbonden zijn.
02:10
So that's theorytheorie, that's great.
53
118316
1394
Dat is dus de theorie,
dat is geweldig.
02:11
Let's see how it workswerken in actualwerkelijk practicepraktijk.
54
119710
2526
Laten we eens kijken
hoe dat in de praktijk werkt.
02:14
So what we'vewij hebben got here now is the globalglobaal footprintvoetspoor
55
122236
2788
Wat we hier nu hebben,
is de wereldwijde afdruk
02:17
of all the TEDxTEDx TalksGesprekken over the last fourvier yearsjaar
56
125024
2293
van alle TEDx Talks van de afgelopen vier jaar,
02:19
explodingexploderende out around the worldwereld-
57
127317
1550
die wereldwijd explosief zijn toegenomen
02:20
from NewNieuw YorkYork all the way down to little oldoud NewNieuw ZealandZeeland in the cornerhoek.
58
128867
3329
van New York helemaal naar dat oude,
vertrouwde Nieuw Zeeland in de hoek.
02:24
And what we did on this is we analyzedgeanalyseerd the toptop 25 percentprocent of these,
59
132196
3835
We hebben de top 25% daarvan geanalyseerd
02:28
and we startedbegonnen to see where the connectionsverbindingen occurredheeft plaatsgevonden,
60
136031
2534
en we begonnen te zien
waar de verbindingen optraden,
02:30
where they connectedaangesloten with eachelk other.
61
138565
1537
waar ze met elkaar verbonden waren.
02:32
CameronCameron RussellRussell talkingpratend about imagebeeld and beautyschoonheid
62
140102
1874
Cameron Russells voordracht
over imago en schoonheid
02:33
connectedaangesloten over into EuropeEuropa.
63
141976
1575
was verbonden met Europa.
02:35
We'veWe hebben got a biggergroter conversationgesprek about IsraelIsraël and PalestinePalestina
64
143551
2412
We hebben een grotere conversatie
over Israël en Palestina
02:37
radiatingstraalt outwardsnaar buiten from the MiddleMidden EastEast.
65
145963
2255
die uit het Midden Oosten straalt.
02:40
And we'vewij hebben got something a little broaderbredere
66
148218
1298
En we hebben een wat breder iets,
02:41
like biggroot datagegevens with a trulywerkelijk globalglobaal footprintvoetspoor
67
149516
2156
als 'big data',
met een werkelijk wereldwijde afdruk,
02:43
reminiscentdenken of a conversationgesprek
68
151672
2179
die lijkt op een conversatie
02:45
that is happeninggebeurtenis everywhereoveral.
69
153851
2016
die overal plaatsvindt.
02:47
So from this, we kindsoort of runrennen up againsttegen the limitslimieten
70
155867
2173
Hiermee knallen we eigenlijk
een beetje tegen de limieten op
02:50
of what we can actuallywerkelijk do with a geographicgeografisch projectionprojectie,
71
158040
2530
van wat we met geografische projectie
kunnen doen
02:52
but luckilygelukkig, computercomputer technologytechnologie allowstoestaat us to go out
72
160570
2052
maar computertechnologie
laat ons gelukkig uitwijken
02:54
into multidimensionalmultidimensionale spaceruimte.
73
162622
1546
naar multidimensionale ruimten.
02:56
So we can take in our networknetwerk projectionprojectie
74
164168
1875
Dus kunnen we
op onze netwerkprojectie
02:58
and applyvan toepassing zijn a physicsfysica enginemotor to this,
75
166043
1750
een natuurkundig programma
toepassen,
02:59
and the similarsoortgelijk talksgesprekken kindsoort of smashSmash togethersamen,
76
167793
1885
zodat de op elkaar lijkende talks
bijeen worden gekwakt
03:01
and the differentverschillend onesdegenen flyvlieg apartdeel,
77
169678
2004
en de verschillende uiteen vliegen,
03:03
and what we're left with is something quiteheel beautifulmooi.
78
171682
2072
waar we iets best moois
aan overhouden.
03:05
EBEB: So I want to just pointpunt out here that everyelk nodeknooppunt is a talk,
79
173754
2957
EB: Ik wil alleen even aangeven
dat alle knopen praatjes zijn,
03:08
they're linkedgekoppelde if they sharedelen similarsoortgelijk ideasideeën,
80
176711
2589
die verbonden zijn als ze
vergelijkbare ideeën delen.
03:11
and that comeskomt from a machinemachine readinglezing
81
179300
2084
Dit komt uit automatisch gelezen
transcripten van hele talks,
03:13
of entiregeheel talk transcriptsTranscripten,
82
181384
2067
Dit komt uit automatisch gelezen
transcripten van hele talks,
03:15
and then all these topicstopics that popknal out,
83
183451
2231
zodat al die onderwerpen die ontstaan,
03:17
they're not from tagsTags and keywordsTrefwoorden.
84
185682
1790
niet uit labels of sleutelwoorden komen,
03:19
They come from the networknetwerk structurestructuur
85
187472
1725
maar uit de netwerkstructuur
03:21
of interconnectedmet elkaar verbonden ideasideeën. Keep going.
86
189197
2168
van onderling verbonden ideeën.
Ga verder.
03:23
SGSG: AbsolutelyAbsoluut. So I got a little quicksnel on that,
87
191365
2022
SG: Absoluut. Ik was een beetje snel,
03:25
but he's going to slowlangzaam me down.
88
193387
1475
maar hij zal me afremmen.
03:26
We'veWe hebben got educationonderwijs connectedaangesloten to storytellingverhaal vertellen
89
194862
2034
Onderwijs is verbonden
met verhalen vertellen,
03:28
triangulatedTriangulated nextvolgende to socialsociaal mediamedia.
90
196896
1643
en beide zijn verbonden
met sociale media.
03:30
You've got, of courseCursus, the humanmenselijk brainhersenen right nextvolgende to healthcaregezondheidszorg,
91
198539
2475
Natuurlijk ligt het menselijk brein
direct naast gezondheidszorg,
03:33
whichwelke you mightmacht expectverwachten,
92
201014
1386
wat je zou kunnen verwachten,
03:34
but alsoook you've got videovideo- gamesspellen, whichwelke is sortsoort of adjacentaangrenzend,
93
202400
2395
maar aangrenzend zijn videogames,
wat daar ongeveer naast ligt,
03:36
as those two spacesruimten interfaceinterface with eachelk other.
94
204795
2740
omdat die twee ruimten
verbindingen met elkaar delen.
03:39
But I want to take you into one clusterTROS
95
207535
1535
Maar ik wil jullie meenemen
in een cluster
03:41
that's particularlyvooral importantbelangrijk to me, and that's the environmentmilieu.
96
209070
2868
die ik bijzonder belangrijk vind,
en dat is het milieu.
03:43
And I want to kindsoort of zoomzoom in on that
97
211938
1493
Daar wil ik in iets meer detail
naar kijken
03:45
and see if we can get a little more resolutionresolutie.
98
213431
2363
en zien of we een iets betere
resolutie kunnen krijgen.
03:47
So as we go in here, what we startbegin to see,
99
215794
2347
Dus als we hierin gaan,
zullen we beginnen te zien--
03:50
applyvan toepassing zijn the physicsfysica enginemotor again,
100
218141
1504
pas het natuurkundige programma
weer toe--
03:51
we see what's one conversationgesprek
101
219645
1676
dan zien we dat één conversatie,
03:53
is actuallywerkelijk composedsamengesteld of manyveel smallerkleiner onesdegenen.
102
221321
2560
is opgebouwd
uit vele kleinere.
03:55
The structurestructuur startsstarts to emergeopduiken
103
223881
1929
De structuur begint op te komen,
03:57
where we see a kindsoort of fractalfractal behaviorgedrag
104
225810
2070
waar we een soort fractaalgedrag zien
03:59
of the wordstekst and the languagetaal that we use
105
227880
1619
van de woorden en de taal
die we gebruiken
04:01
to describebeschrijven the things that are importantbelangrijk to us
106
229499
1702
om dingen
die belangrijk voor ons zijn
04:03
all around this worldwereld-.
107
231201
1433
overal in deze wereld
te beschrijven.
04:04
So you've got foodeten economyeconomie and locallokaal foodeten at the toptop,
108
232634
2332
Dus heb je voedseleconomie
en lokaal voedsel bovenaan,
04:06
you've got greenhousebroeikas gasesgassen, solarzonne- and nuclearnucleair wasteverspilling.
109
234966
2719
net als broeikasgassen,
zonne-energie en kernafval.
04:09
What you're gettingkrijgen is a rangereeks of smallerkleiner conversationsconversaties,
110
237685
2631
Wat je krijgt, is een spectrum
van kleinere conversaties,
04:12
eachelk connectedaangesloten to eachelk other throughdoor the ideasideeën
111
240316
2301
elk verbonden met elkaar
via de ideeën
04:14
and the languagetaal they sharedelen,
112
242617
1301
en de taal die ze delen,
04:15
creatinghet creëren van a broaderbredere conceptconcept of the environmentmilieu.
113
243918
2450
wat een breder concept
van het milieu creëert.
04:18
And of courseCursus, from here, we can go
114
246368
1532
Daarvandaan kunnen we
04:19
and zoomzoom in and see, well, what are youngjong people looking at?
115
247900
3534
inzoomen en bijvoorbeeld zien
waar jonge mensen naar kijken.
04:23
And they're looking at energyenergie technologytechnologie and nuclearnucleair fusionfusie.
116
251434
2345
Zij kijken naar energietechnologie
en kernfusie.
04:25
This is theirhun kindsoort of resonanceresonantie
117
253779
1674
Zo weerklinkt als het ware
04:27
for the conversationgesprek around the environmentmilieu.
118
255453
2406
hun conversatie rond het milieu.
04:29
If we splitspleet alonglangs gendergeslacht lineslijnen,
119
257859
1899
Als we een verdeling maken naar geslacht,
04:31
we can see femalesvrouwtjes resonatingresoneren heavilyhard
120
259758
1987
zien we vrouwen duidelijk naar voren komen
04:33
with foodeten economyeconomie, but alsoook out there in hopehoop and optimismoptimisme.
121
261745
3645
bij voedseleconomie, maar ook
daarginds, bij hoop en optimisme.
04:37
And so there's a lot of excitingopwindend stuffspul we can do here,
122
265390
2482
Dus er zijn een boel spannende dingen
die we hier kunnen doen.
04:39
and I'll throwGooi to EricEric for the nextvolgende partdeel.
123
267872
1762
Voor het volgende stuk
geef ik het over aan Eric.
04:41
EBEB: Yeah, I mean, just to pointpunt out here,
124
269634
1602
EB: Ja, om nog even
duidelijk te maken,
04:43
you cannotkan niet get this kindsoort of perspectiveperspectief
125
271236
1538
je kunt zo'n perspectief
niet krijgen
04:44
from a simpleeenvoudig tagLabel searchzoeken on YouTubeYouTube.
126
272774
3360
van een gewone label-zoekopdracht
op YouTube.
04:48
Let's now zoomzoom back out to the entiregeheel globalglobaal conversationgesprek
127
276134
4188
Laten we nu weer uitzoomen
naar de wereldwijde conversatie
04:52
out of environmentmilieu, and look at all the talksgesprekken togethersamen.
128
280322
2534
uit het milieu en kijken naar alle praatjes bij elkaar.
04:54
Now oftenvaak, when we're facedgeconfronteerd with this amountbedrag of contentinhoud,
129
282856
2927
Als we zulke grote hoeveelheden
inhoud tegenkomen,
04:57
we do a couplepaar of things to simplifymakkelijker maken it.
130
285783
2431
doen we vaak een paar dingen
om het te vereenvoudigen.
05:00
We mightmacht just say, well,
131
288214
1314
We kunnen gewoon zeggen,
05:01
what are the mostmeest popularpopulair talksgesprekken out there?
132
289528
2829
wat zijn de meest populaire talks
die er zijn?
05:04
And a fewweinig risestijgen to the surfaceoppervlak.
133
292357
1397
Dan komen er een paar naar boven.
05:05
There's a talk about gratitudedankbaarheid.
134
293754
1828
Er is een talk over dankbaarheid.
05:07
There's anothereen ander one about personalpersoonlijk healthGezondheid and nutritionvoeding.
135
295582
3344
Een andere over persoonlijke
gezondheid en voeding.
05:10
And of courseCursus, there's got to be one about pornporno, right?
136
298926
2929
En natuurlijk moet er eentje
over porno gaan, niet?
05:13
And so then we mightmacht say, well, gratitudedankbaarheid, that was last yearjaar.
137
301855
3234
Dus zouden we dan kunnen zeggen:
dankbaarheid, dat was vorig jaar.
05:17
What's trendingtrending now? What's the popularpopulair talk now?
138
305089
2522
Wat is er nu 'trending'?
Wat is de populaire talk nu?
05:19
And we can see that the newnieuwe, emergingopkomende, toptop trendingtrending topiconderwerp
139
307611
3321
We kunnen zien dat het nieuwe,
opkomende, 'top-trending' onderwerp
05:22
is about digitaldigitaal privacyprivacy.
140
310932
2666
digitale privacy is.
05:25
So this is great. It simplifiesvereenvoudigt things.
141
313598
1693
Dus dit is geweldig.
Het maakt de zaken makkelijker.
05:27
But there's so much creativecreatief contentinhoud
142
315291
1827
Maar er is zo veel creatieve inhoud
05:29
that's just buriedbegraven at the bottombodem.
143
317118
1921
onderaan begraven.
05:31
And I hatehaat that. How do we bubblebubbel stuffspul up to the surfaceoppervlak
144
319039
3318
Dat haat ik.
Hoe laten we iets bovendrijven
05:34
that's maybe really creativecreatief and interestinginteressant?
145
322357
2458
dat misschien wel heel creatief
en interessant is?
05:36
Well, we can go back to the networknetwerk structurestructuur of ideasideeën
146
324815
2931
Daarvoor kunnen we teruggaan
naar de ideeën-netwerkstructuur.
05:39
to do that.
147
327746
1430
Daarvoor kunnen we teruggaan
naar de ideeën-netwerkstructuur.
05:41
RememberVergeet niet, it's that networknetwerk structurestructuur
148
329176
2114
Bedenk dat het
die netwerkstructuur is,
05:43
that is creatinghet creëren van these emergentopkomende topicstopics,
149
331290
2268
die deze opkomende onderwerpen
creëert.
05:45
and let's say we could take two of them,
150
333558
1515
Stel dat we er twee van
zouden kunnen nemen,
05:47
like citiessteden and geneticsgenetica, and say, well, are there any talksgesprekken
151
335073
3047
zoals steden en genetica,
en zeggen: zijn er talks
05:50
that creativelycreatief bridgebrug these two really differentverschillend disciplinesdisciplines.
152
338120
2569
die deze heel uiteenlopende
disciplines creatief overbruggen?
05:52
And that's -- EssentiallyIn wezen, this kindsoort of creativecreatief remixremix
153
340689
2275
In essentie is
zo'n soort creatieve bundeling
05:54
is one of the hallmarkskenmerken of innovationinnovatie.
154
342964
1840
een van de kenmerken van innovatie.
05:56
Well here'shier is one by JessicaJessica GreenGroen
155
344804
1606
Hier is er één door Jessica Green
05:58
about the microbialmicrobiële ecologyecologie of buildingsgebouwen.
156
346410
2379
over de microbische ecologie
van gebouwen.
06:00
It's literallyletterlijk definingdefiniëren a newnieuwe fieldveld-.
157
348789
2010
Het definieert een nieuw veld.
06:02
And we could go back to those topicstopics and say, well,
158
350799
2103
We zouden terug kunnen gaan
naar die onderwerpen en zeggen:
06:04
what talksgesprekken are centralcentraal to those conversationsconversaties?
159
352902
2768
welke talks staan centraal
in die conversaties?
06:07
In the citiessteden clusterTROS, one of the mostmeest centralcentraal
160
355670
1690
In het stedencluster,
is een van de meest centrale
06:09
was one by MitchMitch JoachimJoachim about ecologicalecologisch citiessteden,
161
357360
3952
een talk door Mitch Joachim
over ecologische steden.
06:13
and in the geneticsgenetica clusterTROS,
162
361312
1720
In het genetische cluster
06:15
we have a talk about syntheticsynthetisch biologybiologie by CraigCraig VenterVenter.
163
363032
3193
zien we een talk door Craig Venter
over synthetische biologie.
06:18
These are talksgesprekken that are linkingkoppelen manyveel talksgesprekken withinbinnen theirhun disciplinediscipline.
164
366225
3353
Dat zijn talks die veel talks
verbinden in hun discipline.
06:21
We could go the other directionrichting and say, well,
165
369578
1843
We zouden de andere kant
op kunnen gaan en zeggen:
06:23
what are talksgesprekken that are broadlyin grote lijnen synthesizingsynthetiseren
166
371421
2272
wat zijn talks
die een brede synthese maken
06:25
a lot of differentverschillend kindssoorten of fieldsvelden.
167
373693
1448
van veel verschillende velden.
06:27
We used a measuremaatregel of ecologicalecologisch diversityverscheidenheid to get this.
168
375141
2533
Om dat te vinden, gebruikten we
een maat van ecologische diversiteit.
06:29
Like, a talk by StevenSteven PinkerPinker on the historygeschiedenis of violencegeweld,
169
377674
2736
Zoals een talk van Steven Pinker
over de geschiedenis van geweld,
06:32
very syntheticsynthetisch.
170
380410
1180
heel synthetisch.
06:33
And then, of courseCursus, there are talksgesprekken that are so uniqueuniek
171
381590
2078
En dan zijn er talks die zo uniek zijn,
06:35
they're kindsoort of out in the stratospherestratosfeer, in theirhun owneigen specialspeciaal placeplaats,
172
383668
3090
zo'n beetje in de stratosfeer,
op hun eigen speciale plekje.
06:38
and we call that the ColleenColleen FlanaganFlanagan indexinhoudsopgave.
173
386758
2514
We noemen dat
de Colleen Flanagan index.
06:41
And if you don't know ColleenColleen, she's an artistartiest,
174
389272
3034
En als je Colleen niet kent,
zij is een artieste,
06:44
and I askedgevraagd her, "Well, what's it like out there
175
392306
1543
en ik vroeg haar: "Hoe is het daar
06:45
in the stratospherestratosfeer of our ideaidee spaceruimte?"
176
393849
1672
in de stratosfeer
van onze ideeënruimte?"
06:47
And apparentlyblijkbaar it smellsgeuren like baconspek.
177
395521
3255
Schijnbaar ruikt het naar spek.
06:50
I wouldn'tzou het niet know.
178
398776
1791
Ik zou het niet weten.
06:52
So we're usinggebruik makend van these networknetwerk motifsmotieven
179
400567
2248
Dus we gebruiken
deze netwerkmotieven
06:54
to find talksgesprekken that are uniqueuniek,
180
402815
1186
om talks te vinden die uniek zijn,
06:56
onesdegenen that are creativelycreatief synthesizingsynthetiseren a lot of differentverschillend fieldsvelden,
181
404001
2710
andere die creatief een boel
verschillende velden synthetiseren,
06:58
onesdegenen that are centralcentraal to theirhun topiconderwerp,
182
406711
1659
talks die centraal staan
in hun onderwerp,
07:00
and onesdegenen that are really creativelycreatief bridgingoverbruggen disparateongelijksoortig fieldsvelden.
183
408370
3374
en talks die echt creatief
uiteenlopende velden overbruggen.
07:03
Okay? We never would have foundgevonden those with our obsessionobsessie
184
411744
2102
We zouden die nooit
hebben gevonden met onze obsessie
07:05
with what's trendingtrending now.
185
413846
2313
voor wat nu 'trending' is.
07:08
And all of this comeskomt from the architecturearchitectuur of complexityingewikkeldheid,
186
416159
2886
Dat komt allemaal voort
uit de architectuur van complexiteit,
07:11
or the patternspatronen of how things are connectedaangesloten.
187
419045
2960
of de patronen van
hoe dingen verbonden zijn.
07:14
SGSG: So that's exactlyprecies right.
188
422005
1625
SG: Dat klopt precies.
07:15
We'veWe hebben got ourselvesonszelf in a worldwereld-
189
423630
2479
We hebben onszelf
in een wereld gebracht
07:18
that's massivelymassaal complexcomplex,
190
426109
2044
die onwaarschijnlijk complex is.
07:20
and we'vewij hebben been usinggebruik makend van algorithmsalgoritmen to kindsoort of filterfilter it down
191
428153
2867
We hebben algoritmen gebruikt
om het zo'n beetje uit te filteren
07:23
so we can navigatenavigeren throughdoor it.
192
431020
1786
zodat we erdoor kunnen navigeren.
07:24
And those algorithmsalgoritmen, whilstterwijl beingwezen kindsoort of usefulnuttig,
193
432806
2338
Die algoritmen zijn,
hoewel best bruikbaar,
07:27
are alsoook very, very narrowsmal, and we can do better than that,
194
435144
3476
ook heel erg nauw.
Dat kunnen we verbeteren,
07:30
because we can realizerealiseren that theirhun complexityingewikkeldheid is not randomwillekeurig.
195
438620
2566
omdat we ons kunnen realiseren
dat hun complexiteit niet willekeurig is.
07:33
It has mathematicalwiskundig structurestructuur,
196
441186
1954
Ze heeft mathematische structuur.
07:35
and we can use that mathematicalwiskundig structurestructuur
197
443140
1803
Die mathematische structuur
kunnen we gebruiken
07:36
to go and exploreonderzoeken things like the worldwereld- of ideasideeën
198
444943
2214
om zaken als de ideeënwereld
te gaan verkennen,
07:39
to see what's beingwezen said, to see what's not beingwezen said,
199
447157
3000
om te zien wat er wordt gezegd,
te zien wat er niet wordt gezegd,
07:42
and to be a little bitbeetje more humanmenselijk
200
450157
1407
en om wat menselijker te zijn,
07:43
and, hopefullyhopelijk, a little smarterslimmer.
201
451564
1867
en hopelijk een beetje slimmer.
07:45
Thank you.
202
453431
966
Bedankt.
07:46
(ApplauseApplaus)
203
454397
4220
(Applaus)
Translated by Julia Samson
Reviewed by Els De Keyser

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKERS
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
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