ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Džefri Vest (Geoffrey West): Iznenađujuće matematičko objašnjenje gradova i korporacija

Filmed:
1,583,030 views

Fizičar Džefri Vest je pronašao jednostavane matematičke zakonitosti koje objašnjavaju karakteristike gradova - bogatstvo, stopa kriminala, brzina hoda i mnogi drugi aspekti grada, svi se mogu objasniti jednim brojem: brojem stanovnika. U ovom inspirativnom govoru, na TEDGlobal-u, pokazaće kako to radi i kako se slični zakoni odnose i na organizme i na korporacije.
- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

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

00:16
CitiesGradovi are the crucibleCrucible of civilizationцивилизација.
0
1000
3000
Gradovi su veliki izazov za civilizaciju.
00:19
They have been expandingширење,
1
4000
2000
Oni se uvećavaju,
00:21
urbanizationurbanističko has been expandingширење,
2
6000
2000
stopa urbanizacije raste
00:23
at an exponentialекспоненцијални rateстопа in the last 200 yearsгодине
3
8000
2000
eksponencijalnom stopom u poslednjih 200 godina
00:25
so that by the secondдруго partдео of this centuryвек,
4
10000
3000
tako da će u drugoj polovini ovog veka
00:28
the planetПланета will be completelyу потпуности dominatedдоминира
5
13000
2000
gradovi u potpunosti dominirati
00:30
by citiesградова.
6
15000
3000
planetom.
00:33
CitiesGradovi are the originsпорекло of globalглобално warmingзагревање,
7
18000
3000
Gradovi su izvor globalnog zagrevanja,
00:36
impactутицај on the environmentЖивотна средина,
8
21000
2000
utiču na okruženje,
00:38
healthздравље, pollutionзагађење, diseaseболест,
9
23000
3000
zdravlje, zagađenje, bolesti,
00:41
financeфинансије,
10
26000
2000
finansije,
00:43
economiesекономије, energyенергија --
11
28000
3000
ekonomiju, energiju.
00:46
they're all problemsпроблеми
12
31000
2000
Svi ovi problemi
00:48
that are confrontedсуочени by havingимати citiesградова.
13
33000
2000
su posledica postojanja gradova.
00:50
That's where all these problemsпроблеми come from.
14
35000
2000
To je izvor svih ovih problema.
00:52
And the tsunamiцунами of problemsпроблеми that we feel we're facingокренути
15
37000
3000
A vrhunac problema sa kojima se suočavamo,
00:55
in termsуслови of sustainabilityодрживост questionsпитања
16
40000
2000
po pitanju održivosti,
00:57
are actuallyзаправо a reflectionрефлексија
17
42000
2000
ogleda se u
00:59
of the exponentialекспоненцијални increaseповећати
18
44000
2000
eksponencijalnom povećanju
01:01
in urbanizationurbanističko acrossпреко the planetПланета.
19
46000
3000
stope urbanizacije širom planete.
01:04
Here'sEvo some numbersбројеви.
20
49000
2000
Pogledajmo neke brojeve:
01:06
Two hundredсто yearsгодине agoпре, the UnitedUjedinjeni StatesDržava
21
51000
2000
pre dve stotine godina, stopa urbanizacije
01:08
was lessмање than a fewнеколико percentпроценат urbanizedурбанизован.
22
53000
2000
u SAD je iznosila manje od nekoliko procenata.
01:10
It's now more than 82 percentпроценат.
23
55000
2000
Sada je stopa urbanizacije veća od 82%.
01:12
The planetПланета has crossedукрштен the halfwayна пола пута markмарк a fewнеколико yearsгодине agoпре.
24
57000
3000
Globalno posmatrano, pre nekoliko godina ta stopa je prešla 50%.
01:15
China'sU Kini buildingзграде 300 newново citiesградова
25
60000
2000
U Kini će u narednih 20 godina
01:17
in the nextследећи 20 yearsгодине.
26
62000
2000
biti izgrađeno 300 novih gradova.
01:19
Now listen to this:
27
64000
2000
Obratite pažnju sada na ovo:
01:21
EverySvaki weekНедеља for the foreseeablepredvidivoj futureбудућност,
28
66000
3000
u bliskoj budućnosti
01:24
untilсве док 2050,
29
69000
2000
do 2050. godine,
01:26
everyсваки weekНедеља more than a millionмилиона people
30
71000
2000
populacija u našim gradovima će se svake nedelje
01:28
are beingбиће addedдодато to our citiesградова.
31
73000
2000
povećavati za milion stanovnika.
01:30
This is going to affectутицати everything.
32
75000
2000
To će uticati na sve.
01:32
EverybodySvi in this roomсоба, if you stayостани aliveжив,
33
77000
2000
Svako od vas, u ovoj sobi, ako bude živ,
01:34
is going to be affectedутицало, дјеловало
34
79000
2000
biće pogođen ovim
01:36
by what's happeningдогађај in citiesградова
35
81000
2000
neverovatnim fenomenom,
01:38
in this extraordinaryизузетно phenomenonфеномен.
36
83000
2000
koji se odvija u gradovima.
01:40
HoweverMeđutim, citiesградова,
37
85000
3000
Međutim i pored tih
01:43
despiteупркос havingимати this negativeнегативно aspectаспект to them,
38
88000
3000
negativnih aspekata gradova,
01:46
are alsoтакође the solutionрешење.
39
91000
2000
gradovi su takođe i rešenje.
01:48
Because citiesградова are the vacuumвакум cleanersčistači and the magnetsmagneti
40
93000
4000
Gradovi su magneti i usisivači
01:52
that have suckedсисао up creativeкреативан people,
41
97000
2000
koji privlače kreativne ljude,
01:54
creatingстварање ideasидеје, innovationиновације,
42
99000
2000
kreatore ideja, inovacija
01:56
wealthбогатство and so on.
43
101000
2000
bogatstva i tako dalje.
01:58
So we have this kindкинд of dualдуал natureприрода.
44
103000
2000
Dakle imamo dve strane medalje.
02:00
And so there's an urgentхитно need
45
105000
3000
Neophodno je ubrzo doći do
02:03
for a scientificнаучно theoryтеорија of citiesградова.
46
108000
4000
naučne teorije o gradovima.
02:07
Now these are my comradesdrugovi in armsруке.
47
112000
3000
Ovo su moja braća po oružju.
02:10
This work has been doneГотово with an extraordinaryизузетно groupгрупа of people,
48
115000
2000
Izvanredna grupa ljudi je odradila ovaj posao,
02:12
and they'veони су doneГотово all the work,
49
117000
2000
uradili su sav posao,
02:14
and I'm the great bullshittermuljatora
50
119000
2000
a ja sam veliki seronja
02:16
that triesпокушава to bringдовести it all togetherзаједно.
51
121000
2000
koji pokušava da sve to objedini.
02:18
(LaughterSmeh)
52
123000
2000
(Smeh)
02:20
So here'sево the problemпроблем: This is what we all want.
53
125000
2000
Dakle, problem je u sledećem: Ovo je ono što svi želimo.
02:22
The 10 billionмилијарде people on the planetПланета in 2050
54
127000
3000
Na planeti će 2050. biti 10 milijardi ljudi koji
02:25
want to liveживи in placesместа like this,
55
130000
2000
žele da žive u ovakvim mestima,
02:27
havingимати things like this,
56
132000
2000
da imaju ove stvari,
02:29
doing things like this,
57
134000
2000
da rade ovakve stvari,
02:31
with economiesекономије that are growingрастуће like this,
58
136000
3000
sa ekonomijom koja ovako raste,
02:34
not realizingреализинг that entropyentropija
59
139000
2000
ne shvatajući da ta entropija
02:36
producesпроизводи things like this,
60
141000
2000
proizvodi i ovakve stvari,
02:38
this, this
61
143000
4000
ovo, ovo
02:42
and this.
62
147000
2000
i ovo.
02:44
And the questionпитање is:
63
149000
2000
Pitanje je:
02:46
Is that what EdinburghEdinburgh and LondonLondon and NewNovi YorkYork
64
151000
2000
Da li će Edinburg, London i Njujork
02:48
are going to look like in 2050,
65
153000
2000
izgledati ovako 2050. godine
02:50
or is it going to be this?
66
155000
2000
ili će biti ovakvi?
02:52
That's the questionпитање.
67
157000
2000
To je pitanje.
02:54
I mustмора say, manyмноги of the indicatorsиндикатори
68
159000
2000
Moram priznati da mnogi pokazatelji
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
161000
3000
upućuju na to da će oni izgledati ovako,
02:59
but let's talk about it.
70
164000
3000
ali popričajmo o tome.
03:02
So my provocativepo dnevniku statementизјава
71
167000
3000
Dakle, moje provokativno shvatanje
03:05
is that we desperatelyочајнички need a seriousозбиљан scientificнаучно theoryтеорија of citiesградова.
72
170000
3000
ukazuje da nam je preko potrebna ozbiljna naučna teorija o gradovima.
03:08
And scientificнаучно theoryтеорија meansзначи quantifiableквантификован --
73
173000
3000
Naučna teorija podrazumeva kvantitet -
03:11
relyingOslanjajući se on underlyingosnovne genericопшти principlesпринципе
74
176000
3000
oslanjanje na opšteprihvaćene principe
03:14
that can be madeмаде into a predictivePREDIKTIVNA frameworkоквир.
75
179000
2000
koji se mogu uspostaviti u predvidivom okviru.
03:16
That's the questpotraga.
76
181000
2000
To je potraga.
03:18
Is that conceivableзамисливо?
77
183000
2000
Da li je dostižno?
03:20
Are there universalуниверзалан lawsЗакони?
78
185000
2000
Da li postoje univerzalni zakoni?
03:22
So here'sево two questionsпитања
79
187000
2000
Javljaju se dva pitanja
03:24
that I have in my headглава when I think about this problemпроблем.
80
189000
2000
kada razmišljam o ovom problemu.
03:26
The first is:
81
191000
2000
Prvo je:
03:28
Are citiesградова partдео of biologyбиологија?
82
193000
2000
da li su gradovi deo biologije?
03:30
Is LondonLondon a great bigвелики whaleКит?
83
195000
2000
Da li je London veliki kit?
03:32
Is EdinburghEdinburgh a horseкоњ?
84
197000
2000
Da li je Edinburg konj?
03:34
Is MicrosoftMicrosoft a great bigвелики anthillmravinjak?
85
199000
2000
Da li je Majkrosoft veliki mravinjak?
03:36
What do we learnучи from that?
86
201000
2000
Šta možemo da naučimo iz toga?
03:38
We use them metaphoricallyметафорички --
87
203000
2000
Koristimo ih kao metaforu -
03:40
the DNADNK of a companyкомпанија, the metabolismметаболизам of a cityград, and so on --
88
205000
2000
DNK neke kompanije, metabolizam grada, i tako dalje --
03:42
is that just bullshitсрање, metaphoricalmetafora bullshitсрање,
89
207000
3000
da li je to samo sranje, metaforičko sranje,
03:45
or is there seriousозбиљан substanceсупстанца to it?
90
210000
3000
ili u tome ima istine?
03:48
And if that is the caseслучај,
91
213000
2000
Ako je to tačno,
03:50
how come that it's very hardтешко to killубиј a cityград?
92
215000
2000
zašto je veoma teško uništiti grad?
03:52
You could dropкап an atomатом bombбомба on a cityград,
93
217000
2000
Možete baciti atomsku bombu na grad,
03:54
and 30 yearsгодине laterкасније it's survivingпреживели.
94
219000
2000
a 30 godina kasnije on i dalje preživljava.
03:56
Very fewнеколико citiesградова failпропасти.
95
221000
3000
Malo je gradova koji su propali.
03:59
All companiesкомпаније dieумрети, all companiesкомпаније.
96
224000
3000
Sve kompanije umiru, sve kompanije.
04:02
And if you have a seriousозбиљан theoryтеорија, you should be ableу могуцности to predictпредвидети
97
227000
2000
Ako imate ozbiljnu teoriju, onda bi mogli da predvidite.
04:04
when GoogleGoogle is going to go bustбиста.
98
229000
3000
kada će Gugl propasti.
04:07
So is that just anotherдруги versionверзија
99
232000
3000
Dakle, da li je to
04:10
of this?
100
235000
2000
samo još jedna verzija ovoga.
04:12
Well we understandРазумем this very well.
101
237000
2000
Mi ovo dobro razumemo.
04:14
That is, you askпитати any genericопшти questionпитање about this --
102
239000
2000
Odnosno, možete postaviti bilo koje pitanje o ovome -
04:16
how manyмноги treesдрвеће of a givenдато sizeвеличине,
103
241000
2000
koliko stabala određene veličine,
04:18
how manyмноги branchesgrane of a givenдато sizeвеличине does a treeдрво have,
104
243000
2000
koliko grana određene veličine, ima jedno drvo,
04:20
how manyмноги leavesоставља,
105
245000
2000
koliko listova,
04:22
what is the energyенергија flowingтече throughкроз eachсваки branchогранак,
106
247000
2000
koja energija protiče kroz svaku granu,
04:24
what is the sizeвеличине of the canopyнадстрешница,
107
249000
2000
kolika je veličina krošnje,
04:26
what is its growthраст, what is its mortalityсмртност?
108
251000
2000
kolika je stopa rasta, kolika stopa smrtnosti?
04:28
We have a mathematicalматематички frameworkоквир
109
253000
2000
Imamo matematički okvir
04:30
basedзаснован on genericопшти universalуниверзалан principlesпринципе
110
255000
3000
baziran na osnovnim univerzalnim principima
04:33
that can answerодговор those questionsпитања.
111
258000
2000
koji može da odgovori na ova pitanja.
04:35
And the ideaидеја is can we do the sameисти for this?
112
260000
4000
A ideja je, da li možemo da uradimo isto i za ovo?
04:40
So the routeрута in is recognizingпрепознаје
113
265000
3000
Dakle, ide se ka prepoznavanju
04:43
one of the mostнајвише extraordinaryизузетно things about life,
114
268000
2000
jedne od najfenomenalnijih stvari o životu,
04:45
is that it is scalableскалабилно,
115
270000
2000
a to je da je merljiv,
04:47
it worksИзвођење радова over an extraordinaryизузетно rangeдомет.
116
272000
2000
a skala se kreće u izuzetnom rasponu.
04:49
This is just a tinyситни rangeдомет actuallyзаправо:
117
274000
2000
Ovo je jedan od malih raspona:
04:51
It's us mammalsсисари;
118
276000
2000
to smo mi, sisari,
04:53
we're one of these.
119
278000
2000
mi smo jedni od njih.
04:55
The sameисти principlesпринципе, the sameисти dynamicsдинамика,
120
280000
2000
Isti principi, ista dinamika,
04:57
the sameисти organizationорганизација is at work
121
282000
2000
ista organizacija je u svemu
04:59
in all of these, includingукључујући us,
122
284000
2000
uključujući i nas,
05:01
and it can scaleСкала over a rangeдомет of 100 millionмилиона in sizeвеличине.
123
286000
3000
i može se primeniti na rasponu od 100 miliona veličina.
05:04
And that is one of the mainглавни reasonsразлоге
124
289000
3000
Ovo je jedan od glavnih razloga
05:07
life is so resilientotporna and robustробустан --
125
292000
2000
zašto je život tako otporan i robustan -
05:09
scalabilityskalabilnost.
126
294000
2000
skaliranje.
05:11
We're going to discussдискутовати that in a momentтренутак more.
127
296000
3000
To ću ubrzo predstaviti.
05:14
But you know, at a localлокално levelниво,
128
299000
2000
Ali, znate, lokalno gledano,
05:16
you scaleСкала; everybodyсвима in this roomсоба is scaledскале.
129
301000
2000
vi skalirate, svi u ovoj sobi su skalirani.
05:18
That's calledпозвани growthраст.
130
303000
2000
To se zove rast.
05:20
Here'sEvo how you grewрастао.
131
305000
2000
Evo koliko ste porasli.
05:22
RatPacov, that's a ratпацов -- could have been you.
132
307000
2000
Pacov, ovo je pacov - mogli ste biti vi.
05:24
We're all prettyприлично much the sameисти.
133
309000
3000
Mi smo svi prilično jednaki.
05:27
And you see, you're very familiarпознат with this.
134
312000
2000
Vidite, svi ste upoznati sa ovim.
05:29
You growрасту very quicklyбрзо and then you stop.
135
314000
2000
Rastete veoma brzo, a onda stanete.
05:31
And that lineлине there
136
316000
2000
Ona linija tamo
05:33
is a predictionпредвиђање from the sameисти theoryтеорија,
137
318000
2000
jeste pretpostavka koja je izvedena na osnovu iste teorije,
05:35
basedзаснован on the sameисти principlesпринципе,
138
320000
2000
na osnovu istih principa,
05:37
that describesописује that forestшума.
139
322000
2000
koji opisuju onu šumu.
05:39
And here it is for the growthраст of a ratпацов,
140
324000
2000
Ovde je predstavljen rast pacova,
05:41
and those pointsбодова on there are dataподаци pointsбодова.
141
326000
2000
a one tačke su specifični podaci.
05:43
This is just the weightтежина versusнаспрам the ageстарост.
142
328000
2000
Ovo je odnos težine i starosti.
05:45
And you see, it stopsзауставља growingрастуће.
143
330000
2000
Vidite, prestaje da raste.
05:47
Very, very good for biologyбиологија --
144
332000
2000
Veoma dobro za biologiju,
05:49
alsoтакође one of the reasonsразлоге for its great resilienceеластичност.
145
334000
2000
takođe jedan od razloga njihove velike otpornosti.
05:51
Very, very badлоше
146
336000
2000
Veoma, veoma loše
05:53
for economiesекономије and companiesкомпаније and citiesградова
147
338000
2000
za ekonomiju, kompanije i gradove,
05:55
in our presentпоклон paradigmпарадигма.
148
340000
2000
u našoj sadašnjoj paradigmi.
05:57
This is what we believe.
149
342000
2000
To je ono u šta verujemo.
05:59
This is what our wholeцела economyекономија
150
344000
2000
Na ovome je zasnovana
06:01
is thrustingnaguravanje uponна us,
151
346000
2000
naša čitava ekonomija,
06:03
particularlyпосебно illustratedilustrovana in that left-handлевица cornerугао:
152
348000
3000
posebno prikazana u levom uglu:
06:06
hockeyхокеј stickspalice.
153
351000
2000
štapovi za hokej.
06:08
This is a bunchгомилу of softwareсофтвер companiesкомпаније --
154
353000
2000
Ovo je gomila softverskih kompanija,
06:10
and what it is is theirњихова revenueприхода versusнаспрам theirњихова ageстарост --
155
355000
2000
i pokazuje njihove prihode u odnosu na starost -
06:12
all zoomingZumiranje away,
156
357000
2000
sve se udaljava
06:14
and everybodyсвима makingстварање millionsмилиони and billionsмилијарди of dollarsдолара.
157
359000
2000
i svako zarađuje milione i milijarde dolara.
06:16
Okay, so how do we understandРазумем this?
158
361000
3000
Dobro, kako mi ovo shvatamo?
06:19
So let's first talk about biologyбиологија.
159
364000
3000
Sagledajmo prvo biologiju.
06:22
This is explicitlyексплицитно showingпоказивање you
160
367000
2000
Ovo vam eksplicitno pokazuje
06:24
how things scaleСкала,
161
369000
2000
kako se stvari mere i upoređuju,
06:26
and this is a trulyзаиста remarkableизузетно graphграф.
162
371000
2000
ovo je uistinu izuzetan grafikon.
06:28
What is plottedcrtaju here is metabolicmetabolička rateстопа --
163
373000
3000
Ovde vidimo metaboličku stopu -
06:31
how much energyенергија you need perпер day to stayостани aliveжив --
164
376000
3000
koliko vam je energije potrebno za svakodnevni život -
06:34
versusнаспрам your weightтежина, your massмаса,
165
379000
2000
prema vašoj težini, vašoj masi,
06:36
for all of us bunchгомилу of organismsорганизми.
166
381000
3000
za sve nas, gomilu organizama.
06:39
And it's plottedcrtaju in this funnyсмешно way by going up by factorsФактори of 10,
167
384000
3000
Predstvaljen je na ovaj zabavan način, inkrementima koji rastu za 10 jedinica,
06:42
otherwiseиначе you couldn'tније могао get everything on the graphграф.
168
387000
2000
da je drugačije, ne biste stavili sve na grafikon.
06:44
And what you see if you plotпарцела it
169
389000
2000
Ono što vidite na grafikonu,
06:46
in this slightlyмало curiousрадознао way
170
391000
2000
na ovaj malo neobičan način,
06:48
is that everybodyсвима liesлажи on the sameисти lineлине.
171
393000
3000
jeste da svi prate isti patern.
06:51
DespiteUprkos the factчињеница that this is the mostнајвише complexкомплекс and diverseразнолика systemсистем
172
396000
3000
Uprkos tome da se radi o najsloženijem i najrazličitijem
06:54
in the universeуниверзум,
173
399000
3000
sistemu u univerzumu,
06:57
there's an extraordinaryизузетно simplicityједноставност
174
402000
2000
postoji neverovatna jednostavnost
06:59
beingбиће expressedизражена by this.
175
404000
2000
koja je ovime prikazana.
07:01
It's particularlyпосебно astonishingЗапањујуће
176
406000
3000
Posebno je zadivljujuće
07:04
because eachсваки one of these organismsорганизми,
177
409000
2000
jer je svaki od ovih organizama,
07:06
eachсваки subsystempodsistem, eachсваки cellмобилни typeтип, eachсваки geneген,
178
411000
2000
svaki podsistem, svaki tip ćelije, svaki gen,
07:08
has evolvedеволуирао in its ownвластити uniqueјединствен environmentalеколошки nichesvoje mesto
179
413000
4000
evoluirao u svojoj jedinstvenoj prirodnoj sredini,
07:12
with its ownвластити uniqueјединствен historyисторија.
180
417000
3000
sa svojom jedinstvenom istorijom.
07:15
And yetјош увек, despiteупркос all of that DarwinianDarvinove evolutionеволуција
181
420000
3000
Ipak, i pored Darvinove teorije evolucije
07:18
and naturalприродно selectionизбор,
182
423000
2000
i prirodne selekcije,
07:20
they'veони су been constrainedограничен to lieлажи on a lineлине.
183
425000
2000
oni su prinuđeni da leže na istoj liniji.
07:22
Something elseдруго is going on.
184
427000
2000
Ovde se odigrava još nešto.
07:24
Before I talk about that,
185
429000
2000
Pre nego što počnem da pričam o tome,
07:26
I've writtenнаписано down at the bottomдно there
186
431000
2000
zapisao sam na dnu
07:28
the slopeнагиб of this curveкрива, this straightравно lineлине.
187
433000
2000
ove krivulje, ovu ravnu liniju.
07:30
It's three-quarterstri četvrtine, roughlyгрубо,
188
435000
2000
To je otprilike tri četvrtine, grubo,
07:32
whichкоја is lessмање than one -- and we call that sublinearsublinear.
189
437000
3000
što je manje nego jedan - i to zovemo sublinearnom.
07:35
And here'sево the pointтачка of that.
190
440000
2000
Evo i poenta toga.
07:37
It saysкаже that, if it were linearлинеарно,
191
442000
3000
Govori da, ako bi bilo linearno,
07:40
the steepeststrm slopeнагиб,
192
445000
2000
najstrmiji nagib,
07:42
then doublingудвостручавање the sizeвеличине
193
447000
2000
da bi udvostručili veličinu,
07:44
you would requireзахтевати doubleдвоструко the amountизнос of energyенергија.
194
449000
2000
trebalo bi vam dupla količina energije.
07:46
But it's sublinearsublinear, and what that translatesprevodi into
195
451000
3000
Ali kako je sublinearna, to znači da
07:49
is that, if you doubleдвоструко the sizeвеличине of the organismорганизма,
196
454000
2000
ako duplirate veličinu organizma,
07:51
you actuallyзаправо only need 75 percentпроценат more energyенергија.
197
456000
3000
vama treba 75 procenata energije više.
07:54
So a wonderfulДивно thing about all of biologyбиологија
198
459000
2000
Dakle, divna stvar u biologiji
07:56
is that it expressesизражава an extraordinaryизузетно economyекономија of scaleСкала.
199
461000
3000
je postojanje ekonomičnosti veličine.
07:59
The biggerвеће you are systematicallysistematski,
200
464000
2000
Što ste sistemski veći,
08:01
accordingу складу to very well-definedдобро дефинисани rulesправила,
201
466000
2000
u skladu sa dobro definisanim pravilima,
08:03
lessмање energyенергија perпер capitaцапита.
202
468000
3000
treba vam manje energije po glavi.
08:06
Now any physiologicalfiziološke variablePromenljiva you can think of,
203
471000
3000
Bilo koja fiziološka varijabla koje se možete setiti,
08:09
any life historyисторија eventдогађај you can think of,
204
474000
2000
bilo koji istorijski događaj kog se možete setiti,
08:11
if you plotпарцела it this way, looksизглед like this.
205
476000
3000
ako ga predstavite na ovaj način, izgledaće ovako.
08:14
There is an extraordinaryизузетно regularityregularnosti.
206
479000
2000
Postoji izvanredna pravilnost.
08:16
So you tell me the sizeвеличине of a mammalсисара,
207
481000
2000
Dakle, kažete mi veličinu sisara,
08:18
I can tell you at the 90 percentпроценат levelниво everything about it
208
483000
3000
a ja vam, sa tačnošću od 90%, mogu reći sve o njemu
08:21
in termsуслови of its physiologyфизиологија, life historyисторија, etcитд.
209
486000
4000
o fiziologiji, životnoj istoriji i sl.
08:25
And the reasonразлог for this is because of networksмреже.
210
490000
3000
Razlog tome je mreža.
08:28
All of life is controlledконтролисано by networksмреже --
211
493000
3000
Sav život je kontrolisan od strane mreža -
08:31
from the intracellularинтрацелуларна throughкроз the multicellularмултицеллулар
212
496000
2000
od unutarćelijskih preko višećelijskih
08:33
throughкроз the ecosystemекосистем levelниво.
213
498000
2000
preko nivoa ekosistema.
08:35
And you're very familiarпознат with these networksмреже.
214
500000
3000
Vi dobro poznajete ove mreže.
08:39
That's a little thing that livesживи insideу an elephantслон.
215
504000
3000
To je mala stvar koja živi unutar jednog slona.
08:42
And here'sево the summaryrezime of what I'm sayingговорећи.
216
507000
3000
A ovde je rezime svega što govorim.
08:45
If you take those networksмреже,
217
510000
2000
Ako uzmete ove mreže,
08:47
this ideaидеја of networksмреже,
218
512000
2000
ovu ideju o mreži,
08:49
and you applyприменити universalуниверзалан principlesпринципе,
219
514000
2000
i primenite univerzalne principe,
08:51
mathematizablemathematizable, universalуниверзалан principlesпринципе,
220
516000
2000
matematičke, univerzalne principe
08:53
all of these scalingsscalings
221
518000
2000
sva ta skaliranja
08:55
and all of these constraintsограничења followпратити,
222
520000
3000
i sva ta ograničenja koja prate,
08:58
includingукључујући the descriptionОпис of the forestшума,
223
523000
2000
uključujući opis šume,
09:00
the descriptionОпис of your circulatorys krvotokom systemсистем,
224
525000
2000
opis vašeg sistema cirkulacije,
09:02
the descriptionОпис withinу склопу cellsћелије.
225
527000
2000
opis unutar ćelija.
09:04
One of the things I did not stressстрес in that introductionувод
226
529000
3000
Jedna od stvari koje nisam dovoljno naglasio u uvodu,
09:07
was that, systematicallysistematski, the paceтемпо of life
227
532000
3000
jeste da, sistematski, brzina života
09:10
decreasessmanjuje as you get biggerвеће.
228
535000
2000
opada kako vi postajete veći.
09:12
HeartSrce ratesстопе are slowerспорији; you liveживи longerдуже;
229
537000
3000
Otkucaji srca su sporiji, vi živite duže,
09:15
diffusionдифузија of oxygenкисеоник and resourcesресурса
230
540000
2000
razmena kiseonika i resurasa
09:17
acrossпреко membranesмембране is slowerспорији, etcитд.
231
542000
2000
preko membrana je sporija itd.
09:19
The questionпитање is: Is any of this trueистина
232
544000
2000
Pitanje je: Da li se išta od ovoga može
09:21
for citiesградова and companiesкомпаније?
233
546000
3000
primeniti na gradove i kompanije?
09:24
So is LondonLondon a scaledскале up BirminghamBirmingham,
234
549000
3000
Dakle, da li je London uveličani Birmingem,
09:27
whichкоја is a scaledскале up BrightonBrighton, etcитд., etcитд.?
235
552000
3000
koji je uveličani Brajton itd?
09:30
Is NewNovi YorkYork a scaledскале up SanSan FranciscoFranciska,
236
555000
2000
Da li je Njujork uveličani San Francisko,
09:32
whichкоја is a scaledскале up SantaDeda Mraz FeFe?
237
557000
2000
koji je uveličani Santa Fe?
09:34
Don't know. We will discussдискутовати that.
238
559000
2000
Ne znam. O tome ćemo raspravljati.
09:36
But they are networksмреже,
239
561000
2000
Ali oni su mreže,
09:38
and the mostнајвише importantважно networkмрежа of citiesградова
240
563000
2000
a najvažnija mreža grada
09:40
is you.
241
565000
2000
jeste vi.
09:42
CitiesGradovi are just a physicalфизички manifestationманифестација
242
567000
3000
Gradovi su samo fizička manifestacija
09:45
of your interactionsинтеракције,
243
570000
2000
vaših interakcija,
09:47
our interactionsинтеракције,
244
572000
2000
naših interakcija,
09:49
and the clusteringgrupisanjem and groupinggrupisanje of individualsпојединци.
245
574000
2000
i grupisanja i povezivanja pojedinaca.
09:51
Here'sEvo just a symbolicsimboličan pictureслика of that.
246
576000
3000
Ovo je samo simbolična slika toga.
09:54
And here'sево scalingскалирање of citiesградова.
247
579000
2000
Ovo je skaliranje gradova.
09:56
This showsпоказује that in this very simpleједноставно exampleпример,
248
581000
3000
Pokazuje da ovaj jednostavan primer,
09:59
whichкоја happensсе дешава to be a mundaneМундане exampleпример
249
584000
2000
koji je ujedno i običan primer
10:01
of numberброј of petrolbenzin stationsстанице
250
586000
2000
broja benzinskih pumpi
10:03
as a functionфункција of sizeвеличине --
251
588000
2000
predstvaljen kao funkcija veličine -
10:05
plottedcrtaju in the sameисти way as the biologyбиологија --
252
590000
2000
predstavljen na isti način kao i u biologiji -
10:07
you see exactlyбаш тако the sameисти kindкинд of thing.
253
592000
2000
pokazuje istu stvar.
10:09
There is a scalingскалирање.
254
594000
2000
Merljivo je i uporedivo.
10:11
That is that the numberброј of petrolbenzin stationsстанице in the cityград
255
596000
4000
Broj benzinskih pumpi u gradu
10:15
is now givenдато to you
256
600000
2000
vam je sada predstavljen
10:17
when you tell me its sizeвеличине.
257
602000
2000
u funkciji veličine grada.
10:19
The slopeнагиб of that is lessмање than linearлинеарно.
258
604000
3000
Nagib nije linearan.
10:22
There is an economyекономија of scaleСкала.
259
607000
2000
Prisutna je ekonomija obima.
10:24
LessManje petrolbenzin stationsстанице perпер capitaцапита the biggerвеће you are -- not surprisingизненађујуће.
260
609000
3000
Što je manje benzinskih pumpi po glavi, vi ste veći - nije iznenađujuće.
10:27
But here'sево what's surprisingизненађујуће.
261
612000
2000
Ali evo iznenađenja.
10:29
It scalesваге in the sameисти way everywhereсвуда.
262
614000
2000
Skaliranje je svuda identično.
10:31
This is just EuropeanEvropski countriesземље,
263
616000
2000
Ovu su samo evropske zemlje,
10:33
but you do it in JapanJapan or ChinaKina or ColombiaKolumbija,
264
618000
3000
ali ako uradite to u Japanu, Kini ili Kolumbiji
10:36
always the sameисти
265
621000
2000
dobijete isti rezultat,
10:38
with the sameисти kindкинд of economyекономија of scaleСкала
266
623000
2000
sa istim pravilima ekonomičnosti veličine
10:40
to the sameисти degreeстепен.
267
625000
2000
istog stepena.
10:42
And any infrastructureинфраструктуре you look at --
268
627000
3000
Svaka infrastruktura koju pogledate -
10:45
whetherда ли је it's the lengthдужина of roadsпутеви, lengthдужина of electricalелектрични linesлиније --
269
630000
3000
bilo da je dužina puta, dužina električnih vodova -
10:48
anything you look at
270
633000
2000
sve što pogledate
10:50
has the sameисти economyекономија of scaleСкала scalingскалирање in the sameисти way.
271
635000
3000
pokazuje istu ekonomičnost, izraženu na isti način.
10:53
It's an integratedинтегрирано systemсистем
272
638000
2000
To je integrisani sistem
10:55
that has evolvedеволуирао despiteупркос all the planningпланирање and so on.
273
640000
3000
koji je evoluirao i pored svih planiranja i slično.
10:58
But even more surprisingизненађујуће
274
643000
2000
Ali ono što još više iznenađuje
11:00
is if you look at socio-economicdruštveno-ekonomski quantitieskoličine,
275
645000
2000
jeste analiza socio-ekonomskih pokazatelja,
11:02
quantitieskoličine that have no analogаналогни in biologyбиологија,
276
647000
3000
veličine koje nemaju pandam u biologiji,
11:05
that have evolvedеволуирао when we startedпочела formingформирање communitiesзаједнице
277
650000
3000
koje su evoluirale kada smo formirali zajednice
11:08
eightосам to 10,000 yearsгодине agoпре.
278
653000
2000
pre 8 do 10.000 godina.
11:10
The topврх one is wagesплата as a functionфункција of sizeвеличине
279
655000
2000
Ono na vrhu su zarade predstavljene u funkciji veličine,
11:12
plottedcrtaju in the sameисти way.
280
657000
2000
dakle na isti način.
11:14
And the bottomдно one is you lot --
281
659000
2000
A na dnu ste vi -
11:16
super-creativesSuper-kreativci plottedcrtaju in the sameисти way.
282
661000
3000
super-kreativni predstavljeni na isti način.
11:19
And what you see
283
664000
2000
Ono što vidite
11:21
is a scalingскалирање phenomenonфеномен.
284
666000
2000
jeste fenomen skaliranja.
11:23
But mostнајвише importantважно in this,
285
668000
2000
Ali najvažniji je
11:25
the exponenteksponent, the analogаналогни to that three-quarterstri četvrtine
286
670000
2000
eksponent, primenjiv na te tri četvrtine
11:27
for the metabolicmetabolička rateстопа,
287
672000
2000
za metaboličku stopu,
11:29
is biggerвеће than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
674000
2000
je veći od jedan - on je oko 1,15 do 1,2.
11:31
Here it is,
289
676000
2000
Tu je,
11:33
whichкоја saysкаже that the biggerвеће you are
290
678000
3000
pokazuje da što ste veći
11:36
the more you have perпер capitaцапита, unlikeза разлику од biologyбиологија --
291
681000
3000
više imate po glavi stanovnika, za razliku od biologije -
11:39
higherвише wagesплата, more super-creativeSuper-kreativna people perпер capitaцапита as you get biggerвеће,
292
684000
4000
veće plate, više kreativnih ljudi po glavi stanovnika- što ste veći,
11:43
more patentsпатенти perпер capitaцапита, more crimeзлочин perпер capitaцапита.
293
688000
3000
više patenata po glavi stanovnika, više kriminala po glavi stanovnika.
11:46
And we'veми смо lookedпогледао at everything:
294
691000
2000
Mi smo analizirali sve:
11:48
more AIDSAIDS-A casesслучајева, fluгрип, etcитд.
295
693000
3000
više slučajeva SIDA-e, gripa i sl.
11:51
And here, they're all plottedcrtaju togetherзаједно.
296
696000
2000
A ovde su oni predstavljeni zajedno.
11:53
Just to showсхов you what we plottedcrtaju,
297
698000
2000
Samo da vam pokažem šta smo predstavili,
11:55
here is incomeприход, GDPBDP-A --
298
700000
3000
ovde je prihod, BDP -
11:58
GDPBDP-A of the cityград --
299
703000
2000
BDP grada -
12:00
crimeзлочин and patentsпатенти all on one graphграф.
300
705000
2000
kriminal i patenti na jednom grafikonu.
12:02
And you can see, they all followпратити the sameисти lineлине.
301
707000
2000
Možete videti, oni prate jednu istu liniju.
12:04
And here'sево the statementизјава.
302
709000
2000
Evo i izjave.
12:06
If you doubleдвоструко the sizeвеличине of a cityград from 100,000 to 200,000,
303
711000
3000
Ako udvostručite veličinu grada sa 100.000 na 200.000,
12:09
from a millionмилиона to two millionмилиона, 10 to 20 millionмилиона,
304
714000
2000
sa milion na dva miliona, 10 na 20 miliona
12:11
it doesn't matterматерија,
305
716000
2000
nije bitno,
12:13
then systematicallysistematski
306
718000
2000
onda sistematski
12:15
you get a 15 percentпроценат increaseповећати
307
720000
2000
dobijate povećanje od 15 procenata
12:17
in wagesплата, wealthбогатство, numberброј of AIDSAIDS-A casesслучајева,
308
722000
2000
u platama, bogatstvu, obolelih od SIDA-e,
12:19
numberброј of policeполиција,
309
724000
2000
broju policajaca,
12:21
anything you can think of.
310
726000
2000
svega što možete da zamislite.
12:23
It goesиде up by 15 percentпроценат,
311
728000
2000
Sve poraste za 15%,
12:25
and you have a 15 percentпроценат savingsштедња
312
730000
3000
i imate 15% uštedu
12:28
on the infrastructureинфраструктуре.
313
733000
3000
na infrastrukturi.
12:31
This, no doubtсумња, is the reasonразлог
314
736000
3000
To je, nema sumnje, razlog
12:34
why a millionмилиона people a weekНедеља are gatheringокупљање in citiesградова.
315
739000
3000
zašto milion ljudi svake nedelje dolazi u gradove.
12:37
Because they think that all those wonderfulДивно things --
316
742000
3000
Zato što misle da su sve te divne stvari -
12:40
like creativeкреативан people, wealthбогатство, incomeприход --
317
745000
2000
kreativni ljudi, bogatstvo, prihod,
12:42
is what attractsprivlači them,
318
747000
2000
ono što ih privlači,
12:44
forgettingзаборављајући about the uglyружно and the badлоше.
319
749000
2000
a zaboravljaju na ružnu i lošu stranu.
12:46
What is the reasonразлог for this?
320
751000
2000
Šta je razlog tome?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematicsматематика,
321
753000
3000
Nemam vremena da vam pričam detaljno o matematici,
12:51
but underlyingosnovne this is the socialсоцијално networksмреже,
322
756000
3000
ali u osnovi svega je socijalna mreža,
12:54
because this is a universalуниверзалан phenomenonфеномен.
323
759000
3000
jer je ovo univerzalni fenomen.
12:57
This 15 percentпроценат ruleправило
324
762000
3000
Ovo pravilo od 15 procenata
13:00
is trueистина
325
765000
2000
je istinito
13:02
no matterматерија where you are on the planetПланета --
326
767000
2000
bez obzira gde ste na planeti -
13:04
JapanJapan, ChileČile,
327
769000
2000
Japan, Čile,
13:06
PortugalPortugal, ScotlandScotland, doesn't matterматерија.
328
771000
3000
Portugal, Škotska, nije bitno.
13:09
Always, all the dataподаци showsпоказује it's the sameисти,
329
774000
3000
Uvek, svi podaci pokazuju isto,
13:12
despiteупркос the factчињеница that these citiesградова have evolvedеволуирао independentlynezavisno.
330
777000
3000
uprkos činjenici da su se ovi gradovi razvijali nezavisno.
13:15
Something universalуниверзалан is going on.
331
780000
2000
Nešto univerzalno se dešava.
13:17
The universalityуниверзалност, to repeatпонављање, is us --
332
782000
3000
Ta univerzalnost, da ponovim, smo mi -
13:20
that we are the cityград.
333
785000
2000
mi smo grad.
13:22
And it is our interactionsинтеракције and the clusteringgrupisanjem of those interactionsинтеракције.
334
787000
3000
Naše interakcije i grupisanje ovih interakcija.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
790000
2000
Dakle, ponavljam se.
13:27
So if it is those networksмреже and theirњихова mathematicalматематички structureструктура,
336
792000
3000
Ove mreže i njihova matematička osnova,
13:30
unlikeза разлику од biologyбиологија, whichкоја had sublinearsublinear scalingскалирање,
337
795000
3000
nisu kao biologija, gde vlada sublinearno skaliranje,
13:33
economiesекономије of scaleСкала,
338
798000
2000
ili ekonomija obima,
13:35
you had the slowingуспоравање of the paceтемпо of life
339
800000
2000
pa dolazi do usporavanja tempa života
13:37
as you get biggerвеће.
340
802000
2000
sa rastom.
13:39
If it's socialсоцијално networksмреже with super-linearSuper-linearna scalingскалирање --
341
804000
2000
Ako je to društvena mreža, sa super linearnim skaliranjem -
13:41
more perпер capitaцапита --
342
806000
2000
više po glavi stanovnika -
13:43
then the theoryтеорија saysкаже
343
808000
2000
onda teorija kaže
13:45
that you increaseповећати the paceтемпо of life.
344
810000
2000
da vi povećavate tempo života.
13:47
The biggerвеће you are, life getsдобива fasterбрже.
345
812000
2000
Što ste veći, život postaje brži.
13:49
On the left is the heartсрце rateстопа showingпоказивање biologyбиологија.
346
814000
2000
Sa leve strane je prikazan srčani ritam koji pokazuje biologiju.
13:51
On the right is the speedбрзина of walkingХодање
347
816000
2000
Sa desne strane je brzina hoda
13:53
in a bunchгомилу of EuropeanEvropski citiesградова,
348
818000
2000
u velikom broju evropskih gradova,
13:55
showingпоказивање that increaseповећати.
349
820000
2000
koja pokazuje taj rast.
13:57
LastlyNa kraju, I want to talk about growthраст.
350
822000
3000
Na kraju, želim da govorim o rastu.
14:00
This is what we had in biologyбиологија, just to repeatпонављање.
351
825000
3000
Ovo smo imali u biologiji, samo da ponovim.
14:03
EconomiesEkonomija of scaleСкала
352
828000
3000
Ekonomija obima
14:06
gaveдала riseпораст to this sigmoidalsigmoidal behaviorпонашање.
353
831000
3000
podstiče ovo sigmoidalno ponašanje.
14:09
You growрасту fastбрзо and then stop --
354
834000
3000
Rastete brzo i onda stanete -
14:12
partдео of our resilienceеластичност.
355
837000
2000
to je deo naše otpornosti.
14:14
That would be badлоше for economiesекономије and citiesградова.
356
839000
3000
To bi bilo loše za ekonomiju i gradove.
14:17
And indeedзаиста, one of the wonderfulДивно things about the theoryтеорија
357
842000
2000
Zaista, jedna od fantastičnih stvari u vezi sa ovom teorijom
14:19
is that if you have super-linearSuper-linearna scalingскалирање
358
844000
3000
je da ako imate super-linearno skaliranje
14:22
from wealthбогатство creationстварање and innovationиновације,
359
847000
2000
od stvaranja bogatstva i inovacija,
14:24
then indeedзаиста you get, from the sameисти theoryтеорија,
360
849000
3000
onda stvarno dobijate, od iste teorije,
14:27
a beautifulЛепа risingу порасту exponentialекспоненцијални curveкрива -- lovelyдивно.
361
852000
2000
divnu rastuću eksponencijalnu krivu - prelepo.
14:29
And in factчињеница, if you compareупоредити it to dataподаци,
362
854000
2000
U stvari, ako je uporedite sa podacima
14:31
it fitsодговара very well
363
856000
2000
slažu se veoma dobro
14:33
with the developmentразвој of citiesградова and economiesекономије.
364
858000
2000
sa razvojem gradova i ekomonije.
14:35
But it has a terribleстрашно catchулов,
365
860000
2000
Ali postoji užasna začkoljicu,
14:37
and the catchулов
366
862000
2000
a to je
14:39
is that this systemсистем is destinedпредодређено to collapseколапс.
367
864000
3000
da je ovaj sistem osuđen na propast.
14:42
And it's destinedпредодређено to collapseколапс for manyмноги reasonsразлоге --
368
867000
2000
Osuđen je iz mnogih razloga -
14:44
kindкинд of MalthusianMaltuzijanski reasonsразлоге -- that you runтрцати out of resourcesресурса.
369
869000
3000
sličnih Maltusovim razlozima - da ćete ostati bez resursa.
14:47
And how do you avoidизбегавајте that? Well we'veми смо doneГотово it before.
370
872000
3000
Kako da izbegnete to? Pa mi smo to već jednom uspeli.
14:50
What we do is,
371
875000
2000
Ono što se dešava
14:52
as we growрасту and we approachприступ the collapseколапс,
372
877000
3000
je da rastemo i približavamo se tački kolapsa,
14:55
a majorглавни innovationиновације takes placeместо
373
880000
3000
tada dođemo do velikog izuma,
14:58
and we startпочетак over again,
374
883000
2000
i mi počinjemo iznova ponovo,
15:00
and we startпочетак over again as we approachприступ the nextследећи one, and so on.
375
885000
3000
i počinjemo ispočetka kada se približimo sledećoj i tako dalje.
15:03
So there's this continuousконтинуирано cycleциклус of innovationиновације
376
888000
2000
Dakle tu je neprekidan ciklus inoviranja
15:05
that is necessaryнеопходно
377
890000
2000
koji je neophodan
15:07
in orderнаручи to sustainодржи growthраст and avoidизбегавајте collapseколапс.
378
892000
3000
u cilju održavanja rasta i izbegavanja kolapsa.
15:10
The catchулов, howeverМеђутим, to this
379
895000
2000
Začkoljica, je u tome
15:12
is that you have to innovateиновирати
380
897000
2000
što treba da inoviramo
15:14
fasterбрже and fasterбрже and fasterбрже.
381
899000
3000
brže i brže i brže.
15:17
So the imageслика
382
902000
2000
Dakle slika je
15:19
is that we're not only on a treadmillopterecenja that's going fasterбрже,
383
904000
3000
takva da nismo samo na pokretnoj traci koja se kreće brže
15:22
but we have to changeпромена the treadmillopterecenja fasterбрже and fasterбрже.
384
907000
3000
već moramo da menjamo trake sve brže i brže.
15:25
We have to accelerateубрзати on a continuousконтинуирано basisоснове.
385
910000
3000
Moramo neprekidno da ubrzavamo.
15:28
And the questionпитање is: Can we, as socio-economicdruštveno-ekonomski beingsбића,
386
913000
3000
A pitanje je: Možemo li, kao socijalno-ekonomska bića,
15:31
avoidизбегавајте a heartсрце attackнапад?
387
916000
3000
da izbegnemo srčani udar?
15:34
So lastlyна крају, I'm going to finishзавршити up in this last minuteминута or two
388
919000
3000
Na kraju, završiću u poslednjoj minuti ili dve
15:37
askingпитајући about companiesкомпаније.
389
922000
2000
pitajući o kompanijama.
15:39
See companiesкомпаније, they scaleСкала.
390
924000
2000
Vidite kompanije, one se skaliraju.
15:41
The topврх one, in factчињеница, is Walmart' Walmart ' on the right.
391
926000
2000
Ona na vrhu je Volmart, sa desne strane.
15:43
It's the sameисти plotпарцела.
392
928000
2000
To je isti gafikon.
15:45
This happensсе дешава to be incomeприход and assetsсредства
393
930000
2000
Ovo su prihod i imovina
15:47
versusнаспрам the sizeвеличине of the companyкомпанија as denotedoznačeni by its numberброј of employeesзапослени.
394
932000
2000
prema veličini kompanije, predstavljeni brojem zaposlenih.
15:49
We could use salesпродаја, anything you like.
395
934000
3000
Možemo da koristimo prodaju, bilo šta što vam se dopada.
15:52
There it is: after some little fluctuationsfluktuacije at the beginningпочетак,
396
937000
3000
Nakon nekih manjih fluktuacija na početku,
15:55
when companiesкомпаније are innovatingиновације,
397
940000
2000
kada kompanija inovira,
15:57
they scaleСкала beautifullyлијепо.
398
942000
2000
ona veoma lepo skalira.
15:59
And we'veми смо lookedпогледао at 23,000 companiesкомпаније
399
944000
3000
Imamo 23.000 kompanija
16:02
in the UnitedUjedinjeni StatesDržava, mayможе I say.
400
947000
2000
u Sjedinjenim Američkim Državama.
16:04
And I'm only showingпоказивање you a little bitмало of this.
401
949000
3000
A pokazujem vam samo mali deo ovoga.
16:07
What is astonishingЗапањујуће about companiesкомпаније
402
952000
2000
Ono što je zadivljujuće oko kompanija
16:09
is that they scaleСкала sublinearlysublinearly
403
954000
3000
je da one skaliraju sublinearno
16:12
like biologyбиологија,
404
957000
2000
kao biologija,
16:14
indicatingуказујући that they're dominatedдоминира,
405
959000
2000
pokazujući da njima dominiraju,
16:16
not by super-linearSuper-linearna
406
961000
2000
ne super-linearne
16:18
innovationиновације and ideasидеје;
407
963000
3000
inovacije i ideje
16:21
they becomeпостати dominatedдоминира
408
966000
2000
već dominira
16:23
by economiesекономије of scaleСкала.
409
968000
2000
ekonomija obima.
16:25
In that interpretationinterpretacija,
410
970000
2000
Prema toj interpretaciji,
16:27
by bureaucracyбирократија and administrationадминистрација,
411
972000
2000
birokratije i administracije
16:29
and they do it beautifullyлијепо, mayможе I say.
412
974000
2000
to lepo čine, ako mi dozvolite.
16:31
So if you tell me the sizeвеличине of some companyкомпанија, some smallмали companyкомпанија,
413
976000
3000
Dakle, ako mi kažete veličinu kompanije, neke male kompanije,
16:34
I could have predictedпредвидјено the sizeвеличине of Walmart' Walmart '.
414
979000
3000
mogao bih da predvidim veličinu Volmarta.
16:37
If it has this sublinearsublinear scalingскалирање,
415
982000
2000
Ako ima ovo sublinearno skaliranje
16:39
the theoryтеорија saysкаже
416
984000
2000
teorija kaže
16:41
we should have sigmoidalsigmoidal growthраст.
417
986000
3000
da ćemo imati sigmoidalni rast.
16:44
There's Walmart' Walmart '. Doesn't look very sigmoidalsigmoidal.
418
989000
2000
Tu je Volmart. Ne izgleda preterano sigmoidalno.
16:46
That's what we like, hockeyхокеј stickspalice.
419
991000
3000
To je ono što volimo, štapovi za hokej.
16:49
But you noticeобјава, I've cheatedпреварен,
420
994000
2000
Ali primetili ste, ja sam varao
16:51
because I've only goneотишла up to '94.
421
996000
2000
jer sam išao samo do '94.
16:53
Let's go up to 2008.
422
998000
2000
Hajdemo do 2008.
16:55
That redцрвена lineлине is from the theoryтеорија.
423
1000000
3000
Crvena linija je iz teorije.
16:58
So if I'd have doneГотово this in 1994,
424
1003000
2000
Dakle, da sam uradio ovo 1994.
17:00
I could have predictedпредвидјено what Walmart' Walmart ' would be now.
425
1005000
3000
mogao bih da predvidim kakav bi Volmart mogao biti sada.
17:03
And then this is repeatedпоновио
426
1008000
2000
Onda se ovo ponavlja
17:05
acrossпреко the entireцео spectrumспектар of companiesкомпаније.
427
1010000
2000
kroz čitav spektar kompanija.
17:07
There they are. That's 23,000 companiesкомпаније.
428
1012000
3000
One su ovde. To je 23.000 kompanija.
17:10
They all startпочетак looking like hockeyхокеј stickspalice,
429
1015000
2000
Sve počinju da liče na štapove za hokej,
17:12
they all bendбенд over,
430
1017000
2000
sve se savijaju,
17:14
and they all dieумрети like you and me.
431
1019000
2000
i sve umiru kao vi i ja.
17:16
Thank you.
432
1021000
2000
Hvala vam.
17:18
(ApplauseAplauz)
433
1023000
9000
(Aplauz)
Translated by Darko Ilic
Reviewed by Jelena Nedjic

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com