TEDxUCL
Hannah Fry: Is life really that complex?
Filmed:
Readability: 4.5
819,007 views
Can an algorithm forecast the site of the next riot? In this accessible talk, mathematician Hannah Fry shows how complex social behavior can be analyzed and perhaps predicted through analogies to natural phenomena, like the patterns of a leopard's spots or the distribution of predators and prey in the wild.
Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:10
Thanks very much.
0
24
1157
شكرًا جزيلاً لكم.
00:11
I am Hannah Fry, the badass.
1
1205
1848
أنا (هانا فراي)، الجريئة.
00:13
And today I'm asking the question:
2
3077
1680
واليوم أطرح هذا السؤال:
00:14
Is life really that complex?
3
4781
1756
هل الحياة حقًا معقدة لهذه الدرجة؟
00:16
Now, I've only got nine minutes
to try and provide you with an answer,
to try and provide you with an answer,
4
6561
3325
عندي 9 دقائق فقط لأحاول أن أعطيكم إجابة،
00:19
so what I've done
is split this neatly into two parts:
is split this neatly into two parts:
5
9910
2716
لذلك قسّمتها بعناية إلى جزئين:
00:22
part one: yes;
6
12650
2353
الجزء الأول: نعم،
00:25
and later on, part two: no.
7
15027
2528
ولاحقًا في الجزء الثاني: لا.
00:27
Or, to be more accurate: no?
8
17579
2544
أو، إذا أردنا الدقة: لا؟
00:30
(Laughter)
9
20147
1204
(ضحك)
00:31
So first of all, let me try and define
what I mean by "complex."
what I mean by "complex."
10
21375
3006
أولاً، سأحاول أن أعرّف ما أقصدة بـ"معقدة".
00:34
Now, I could give you
a host of formal definitions,
a host of formal definitions,
11
24405
2441
قد أعطيكم عددًا من التعريفات التقليدية،
00:36
but in the simplest terms,
12
26870
1253
لكن ببساطة،
00:38
any problem in complexity is something
that Einstein and his peers can't do.
that Einstein and his peers can't do.
13
28147
4899
أي مشكلة معقدة هي شيء لا يقدر آينشتاين
ورفاقه على حلّه.
ورفاقه على حلّه.
00:43
So, let's imagine --
if the clicker works ... there we go.
if the clicker works ... there we go.
14
33070
3240
فلنتخيل ... إذا اشتغل المؤشر ... ها هو.
00:46
Einstein is playing a game of snooker.
15
36334
2103
آينشتاين يلعب البلياردو.
00:48
He's a clever chap, so he knows
that when he hits the cue ball,
that when he hits the cue ball,
16
38461
3479
إنه رجل ذكي ويعرف أنه عندما
يضرب الكرة البيضاء
يضرب الكرة البيضاء
00:51
he could write you an equation
17
41964
1441
يمكن أن يكتب لك معادلة
00:53
and tell you exactly where the red ball
is going to hit the sides,
is going to hit the sides,
18
43429
3128
تحدد أين ستضرب الكرة الحمراء الجوانب،
00:56
how fast it's going
and where it's going to end up.
and where it's going to end up.
19
46581
2439
وكم سرعتها وأين سيكون موقعها الأخير.
00:59
Now, if you scale these snooker balls
up to the size of the solar system,
up to the size of the solar system,
20
49044
3469
إذا زدت مقياس تلك الكرات
بحجم المجموعة الشمسية،
بحجم المجموعة الشمسية،
01:02
Einstein can still help you.
21
52537
1959
سيظل بمقدور آينشتاين مساعدتك.
01:04
Sure, the physics changes,
22
54520
1245
حتماً ستتغير الطبيعيات،
01:05
but if you wanted to know about
the path of the Earth around the Sun,
the path of the Earth around the Sun,
23
55789
3282
لكن إذا أردت أن تعرف مسار الأرض
حول الشمس،
حول الشمس،
01:09
Einstein could write you an equation
24
59095
1733
يمكن لآينشتاين أن يكتب لك معادلة
01:10
telling you where both objects are
at any point in time.
at any point in time.
25
60852
2643
تحدد موقع كلا الجسمين عند أي نقطة زمنية.
01:13
Now, with a surprising
increase in difficulty,
increase in difficulty,
26
63519
2204
وبزيادة مفاجئة في الصعوبة،
01:15
Einstein could include
the Moon in his calculations.
the Moon in his calculations.
27
65747
2452
يمكن لآينشتاين أن يضمّ القمر إلى حساباته.
01:18
But as you add more and more planets,
Mars and Jupiter, say,
Mars and Jupiter, say,
28
68223
3067
لكن كلما أضفت المزيد من الكواكب،
مثل المريخ والمشترى،
مثل المريخ والمشترى،
01:21
the problem gets too tough for Einstein
to solve with a pen and paper.
to solve with a pen and paper.
29
71314
3764
تزداد صعوبة المسألة وتتجاوز قدرة آينشتاين
على حلها بورقة وقلم.
على حلها بورقة وقلم.
01:25
Now, strangely, if instead of having
a handful of planets,
a handful of planets,
30
75102
2843
والعجيب أنه إذا استبدلت العدد المحدود
من الكواكب
من الكواكب
01:27
you had millions of objects
or even billions,
or even billions,
31
77969
2672
بملايين الأجسام أو حتى مليارات منها،
01:30
the problem actually becomes much simpler,
32
80665
2271
تصبح المسألة أبسط بكثير،
01:32
and Einstein is back in the game.
33
82960
1922
ويعود آينشتاين إلى اللعبة.
01:34
Let me explain what I mean by this,
34
84906
1846
وسأفسر ما أقصده بذلك،
01:36
by scaling these objects back down
to a molecular level.
to a molecular level.
35
86776
3294
بتخفيض مقياس تلك الأجسام
إلى مستوى الجزيئات.
إلى مستوى الجزيئات.
01:40
If you wanted to trace the erratic path
of an individual air molecule,
of an individual air molecule,
36
90094
3747
إذا أردت تعقّب المسار المتذبذب
لأحد جزيئات الهواء،
لأحد جزيئات الهواء،
01:43
you'd have absolutely no hope.
37
93865
1842
فتلك حالة ميئوس منها.
01:45
But when you have millions
of air molecules all together,
of air molecules all together,
38
95731
2711
أما إذا كان لديك ملايين
من جزيئات الهواء مجتمعة،
من جزيئات الهواء مجتمعة،
01:48
they start to act in a way
which is quantifiable, predictable
which is quantifiable, predictable
39
98466
3877
فإنها تتحرك بطريقة قابلة للقياس والتوقع
01:52
and well-behaved.
40
102367
1170
وتعتبر منتظمة أيضًا.
01:53
And thank goodness air is well-behaved,
41
103561
1885
ولحسن الحظ أن الهواء منتظم الحركة،
01:55
because if it wasn't,
planes would fall out of the sky.
planes would fall out of the sky.
42
105470
2910
فلو لم يكن كذلك، لسقطت الطائرات من السماء.
01:58
Now, on an even bigger scale,
across the whole of the world,
across the whole of the world,
43
108404
3064
وعلى مقياس أكبر، عبر أنحاء العالم،
02:01
the idea is exactly the same
with all of these air molecules.
with all of these air molecules.
44
111492
3122
تظل الفكرة نفسها مع كافة جزيئات الهواء.
02:04
It's true that you can't take
an individual rain droplet
an individual rain droplet
45
114638
2918
صحيح أنه لا يمكنك تتبُّع قطرة مطر
02:07
and say where it's come from
or where it's going to end up.
or where it's going to end up.
46
117580
2785
وتحديد من أين أتت وإلى أين ستتجه.
02:10
But you can say with pretty good certainty
47
120389
2034
لكنك تستطيع أن تحدد بدرجة جيدة من الدقة
02:12
whether it will be cloudy tomorrow.
48
122447
1813
إذا ما سيكون الطقس ضبابيًا غدًا أم لا.
02:14
So that's it.
49
124284
1158
هذا كل شيء إذًا.
02:15
In Einstein's time,
this is how far science had got.
this is how far science had got.
50
125466
2683
في أيام آينشتاين، كان هذا أقصى
ما توصل إليه العلم.
ما توصل إليه العلم.
02:18
We could do really small problems
with a few objects
with a few objects
51
128173
3613
كنا قادرين على حل المسائل البسيطة
التي تحتوي على القليل من الأجسام
التي تحتوي على القليل من الأجسام
02:21
with simple interactions,
52
131810
1275
وقدر بسيط من التفاعلات.
02:23
or we could do huge problems
with millions of objects
with millions of objects
53
133109
2602
أو كنا نحل المسائل الكبيرة
التي تحتوي على ملايين الأجسام
التي تحتوي على ملايين الأجسام
02:25
and simple interactions.
54
135735
1323
وقدر بسيط من التفاعلات.
02:27
But what about everything in the middle?
55
137082
1937
لكن ماذا عن كل شيء في الوسط؟
02:29
Well, just seven years
before Einstein's death,
before Einstein's death,
56
139043
2693
قبل وفاة آينشتاين بسبع سنوات،
02:31
an American scientist called
Warren Weaver made exactly this point.
Warren Weaver made exactly this point.
57
141760
3658
طرح عالم أمريكي اسمه (وارن ويفر)
تلك المسألة بالتحديد.
تلك المسألة بالتحديد.
02:35
He said that scientific methodology
has gone from one extreme to another,
has gone from one extreme to another,
58
145442
3624
قال أن منهجية البحث العلمي
قد عالجت المسائل الصغيرة والكبيرة،
قد عالجت المسائل الصغيرة والكبيرة،
02:39
leaving out an untouched
great middle region.
great middle region.
59
149090
3071
بدون التطرق للمنطقة الشاسعة التي تتوسطها.
02:42
Now, this middle region
is where complexity science lies,
is where complexity science lies,
60
152185
2699
وفي تلك المنطقة الوسطى
يأتي دور علوم المسائل المعقدة،
يأتي دور علوم المسائل المعقدة،
02:44
and this is what I mean by complex.
61
154908
2259
وهذا ما أقصده بالتعقيد.
02:47
Now, unfortunately, almost
every single problem you can think of
every single problem you can think of
62
157191
3525
وللأسف، تقريباً تقع كل المسائل
التي يمكنك التفكير فيها
التي يمكنك التفكير فيها
02:50
to do with human behavior
63
160740
1222
والمتعلقة بالسلوك البشري
02:51
lies in this middle region.
64
161986
2069
في تلك المنطقة الوسطى.
02:54
Einstein's got absolutely no idea
how to model the movement of a crowd.
how to model the movement of a crowd.
65
164079
4290
لا يدري آينشتاين كيف يضع نموذجًا
لحركة الحشود.
لحركة الحشود.
02:58
There are too many people
to look at them all individually
to look at them all individually
66
168393
2801
فعدد الناس كبير ويحول دون تتبع
كل منهم على حدة
كل منهم على حدة
03:01
and too few to treat them as a gas.
67
171218
1872
وهو صغير لذا لا يمكن معاملتهم مثل الغازات.
03:03
Similarly, people are prone
to annoying things like decisions
to annoying things like decisions
68
173114
3356
كما يميل الناس للقيام بأشياء مزعجة
مثل اتخاذ القرارات
مثل اتخاذ القرارات
03:06
and not wanting to walk into each other,
69
176494
2014
وتجنب الاصطدام ببعضهم البعض،
03:08
which makes the problem
all the more complicated.
all the more complicated.
70
178532
2613
مما يجعل المشكلة أكثر تعقيدًا.
03:11
Einstein also couldn't tell you
71
181169
1703
ولا يستطيع آينشتاين أيضًا أن يخبرك
03:12
when the next stock market crash
is going to be.
is going to be.
72
182896
2349
متى سيحدث الانهيار التالي لسوق الأسهم.
03:15
Einstein couldn't tell you
how to improve unemployment.
how to improve unemployment.
73
185269
2764
ولا يستطيع أن يخبرك كيف تعالج البطالة.
03:18
Einstein can't even tell you
74
188057
1401
ولا يستطيع حتى أن يخبرك
03:19
whether the next iPhone
is going to be a hit or a flop.
is going to be a hit or a flop.
75
189482
3382
إذا ما كان هاتف آيفون التالي
سينجح أم سيخفق.
سينجح أم سيخفق.
03:22
So to conclude part one:
we're completely screwed.
we're completely screwed.
76
192888
2606
إذاً نستنتج من الجزء الأول
أننا سنفشل فشلًا ذريعًا.
أننا سنفشل فشلًا ذريعًا.
03:25
We've got no tools to deal with this,
and life is way too complex.
and life is way too complex.
77
195518
4500
وليست لدينا أدوات للتعامل مع الأمر
وأن الحياة معقدة للغاية.
وأن الحياة معقدة للغاية.
03:30
But maybe there's hope,
78
200042
1796
لكن قد يكون هناك أمل،
03:31
because in the last few years,
79
201862
1534
لأنه وفي الأعوام القليلة الأخيرة،
03:33
we've begun to see the beginnings
of a new area of science
of a new area of science
80
203420
3837
شهدنا بدايات مجال جديد من العلوم
03:37
using mathematics
to model our social systems.
to model our social systems.
81
207281
3027
يعتمد على الرياضيات لوضع نماذج
لأنظمتنا الاجتماعية.
لأنظمتنا الاجتماعية.
03:40
And I'm not just talking here
about statistics and computer simulations.
about statistics and computer simulations.
82
210332
3484
ولا أقصد الإحصاء والمحاكاة الحاسوبية فحسب.
03:43
I'm talking about writing down
equations about our society
equations about our society
83
213840
2996
بل أقصد كتابة معادلات عن مجتمعنا
03:46
that will help us understand
what's going on
what's going on
84
216860
2069
ستساعدنا في فهم ما يجري حولنا
03:48
in the same way as with the snooker balls
or the weather prediction.
or the weather prediction.
85
218953
3215
بنفس أسلوب توقع كرات البلياردو
أو التنبؤ بالطقس.
أو التنبؤ بالطقس.
03:52
And this has come about
because people have begun to realize
because people have begun to realize
86
222192
2842
وقد حدث ذلك لأن الناس بدأوا يدركون
03:55
that we can use and exploit analogies
87
225058
2343
أنه يمكننا الاستفادة من المقارانات
03:57
between our human systems
and those of the physical world around us.
and those of the physical world around us.
88
227425
3942
بين الأنظمة البشرية والطبيعية من حولنا.
04:01
Now, to give you an example:
89
231938
1464
على سبيل المثال:
04:03
the incredibly complex problem
of migration across Europe.
of migration across Europe.
90
233426
3454
الهجرة عبر أنحاء أوروبا،
والتي تعتبر مشكلة معقدة للغاية.
والتي تعتبر مشكلة معقدة للغاية.
04:06
Actually, as it turns out, when you view
all of the people together,
all of the people together,
91
236904
3332
في الواقع، اتضح أنك عندما تنظر
إلى كل الحشود البشرية،
إلى كل الحشود البشرية،
04:10
collectively, they behave as though
they're following the laws of gravity.
they're following the laws of gravity.
92
240260
4043
ستجد أنها تتصرف مجتمعةً
وكأنها تتبع قواعد الجاذبية.
وكأنها تتبع قواعد الجاذبية.
04:14
But instead of planets
being attracted to one another,
being attracted to one another,
93
244327
3128
لكن في هذه الحالة، بدلًا من انجذاب الكواكب
لبعضها البعض،
لبعضها البعض،
04:17
it's people who are attracted
to areas with better job opportunities,
to areas with better job opportunities,
94
247479
4210
فإن البشر هم من ينجذبون نحو المناطق
التي بها فرص وظيفية أفضل
التي بها فرص وظيفية أفضل
04:21
higher pay, better quality of life
and lower unemployment.
and lower unemployment.
95
251713
4015
وأجور أعلى وجودة حياة أفضل وبطالة أقل.
04:25
And in the same way as people
are more likely to go for opportunities
are more likely to go for opportunities
96
255752
3528
وبنفس الطريقة التي تجعل احتمال
انجذاب الناس بشكل أكبر نحو الفرص
انجذاب الناس بشكل أكبر نحو الفرص
04:29
close to where they live already --
London to Kent, for example,
London to Kent, for example,
97
259304
3035
القريبة من محل إقامتهم،
مثل (لندن) إلى (كنت)،
مثل (لندن) إلى (كنت)،
04:32
as opposed to London to Melbourne --
98
262363
1792
بدلاً من (لندن) إلى (ملبورن)،
04:34
the gravitational effect of planets
far away is felt much less.
far away is felt much less.
99
264179
4136
فإن تأثير جاذبية الكواكب البعيدة
يكون منخفضًا جدًّا.
يكون منخفضًا جدًّا.
04:38
So, to give you another example:
100
268997
2067
لنأخذ مثالًا آخر:
04:41
in 2008, a group in UCLA
were looking into the patterns
were looking into the patterns
101
271088
4225
في 2008، بحثت مجموعة
في جامعة كالفورنيا عن أنماط
في جامعة كالفورنيا عن أنماط
04:45
of burglary hot spots in the city.
102
275337
2712
انتشار السرقة في المدينة.
04:48
Now, one thing about burglaries
is this idea of repeat victimization.
is this idea of repeat victimization.
103
278073
5519
وأحد الأنماط المتعلقة بالسرقات
هي معاودة الإيذاء.
هي معاودة الإيذاء.
04:53
So if you have a group of burglars
who manage to successfully rob an area,
who manage to successfully rob an area,
104
283616
4237
فإذا نجحت مجموعة من الجناة
في سرقة منطقة ما،
في سرقة منطقة ما،
04:57
they'll tend to return to that area
and carry on burgling it.
and carry on burgling it.
105
287877
3790
فإنهم يميلون للعودة إلى تلك المنطقة
والاستمرار في سرقتها.
والاستمرار في سرقتها.
05:01
So they learn the layout of the houses,
106
291691
2856
فهم يتعرفون على أوصاف المنازل
05:04
the escape routes
107
294571
1694
وطرق الهروب
05:06
and the local security measures
that are in place.
that are in place.
108
296289
3004
والاحتياطات الأمنية القائمة.
05:09
And this will continue to happen
109
299317
1685
وسيظل ذلك يحدث
05:11
until local residents and police
ramp up the security,
ramp up the security,
110
301026
3181
حتى يشدد السكان والشرطة التدابير الأمنية،
05:14
at which point, the burglars
will move off elsewhere.
will move off elsewhere.
111
304231
2771
عندئذٍ، سينتقل السارقون إلى مكان آخر.
05:17
And it's that balance
between burglars and security
between burglars and security
112
307026
2808
والمعادلة بين السارقين والتدابير الأمنية
05:19
which creates these dynamic
hot spots of the city.
hot spots of the city.
113
309858
3037
تحدد مناطق انتشار السرقات في المدينة.
05:22
As it turns out,
this is exactly the same process
this is exactly the same process
114
312919
3544
وقد اتضح أن هذه نفس العملية
05:26
as how a leopard gets its spots,
115
316487
2242
التي تتوزع من خلالها نقاط النمر
05:28
except in the leopard example,
it's not burglars and security,
it's not burglars and security,
116
318753
2936
لكن في حالة النمر لا تكون المعادلة
بين السارقين والأمن،
بين السارقين والأمن،
05:31
it's the chemical process
that creates these patterns
that creates these patterns
117
321713
3465
لكنها العملية الكيميائية التي تكوّن
تلك الأنماط
تلك الأنماط
05:35
and something called "morphogenesis."
118
325202
1995
وشيء اسمه "التشكّل الحيوي".
05:37
We actually know an awful lot
about the morphogenesis of leopard spots.
about the morphogenesis of leopard spots.
119
327221
4256
إننا في الحقيقة نعرف الكثير جدًا
عن التشكّل الحيوي لنقاط النمر.
عن التشكّل الحيوي لنقاط النمر.
05:41
Maybe we can use this to try and spot
some of the warning signs with burglaries
some of the warning signs with burglaries
120
331501
4644
ربما يمكننا الاستفادة من ذلك في محاولة
تحديد بعض العلامات التحذيرية للسرقات
تحديد بعض العلامات التحذيرية للسرقات
05:46
and perhaps, also to create
better crime strategies to prevent crime.
better crime strategies to prevent crime.
121
336169
4107
وربما أيضًا نبتكر خططًا أمنية أفضل
للحد من الجريمة.
للحد من الجريمة.
05:50
There's a group here at UCL
122
340300
1572
وتوجد مجموعة هنا في كلية لندن
05:51
who are working with
the West Midlands police right now
the West Midlands police right now
123
341896
2825
تعمل حاليًا مع شرطة ميلاند الغربية
05:54
on this very question.
124
344745
1641
على تلك المسألة تحديدًا.
05:56
I could give you
plenty of examples like this,
plenty of examples like this,
125
346410
2915
يمكنني إعطاؤكم الكثير من الأمثلة كهذه،
05:59
but I wanted to leave you
with one from my own research
with one from my own research
126
349349
2643
لكن أريد أن أترككم مع مثال من أبحاثي
06:02
on the London riots.
127
352016
1166
عن أحداث شغب إنجلترا.
06:03
Now, you probably
don't need me to tell you
don't need me to tell you
128
353206
2015
وعلى الأرجح، لا حاجة لإخباركم
06:05
about the events of last summer,
129
355245
1567
عن أحداث الصيف الماضي،
06:06
where London and the UK saw
the worst sustained period
the worst sustained period
130
356836
3030
حين شهدت لندن والمملكة المتحدة
أسوء فترة متواصلة
أسوء فترة متواصلة
06:09
of violent looting and arson
131
359890
1526
من أحداث السرقات والتخريب
06:11
for over twenty years.
132
361440
1613
على مدى عشرين عامًا.
06:13
It's understandable that, as a society,
we want to try and understand
we want to try and understand
133
363077
3287
من المعقول أن نرغب كمجتمع محاولة فهم
06:16
exactly what caused these riots,
134
366388
1794
ما يسبب تلك الاضطرابات تحديدًا،
06:18
but also, perhaps, to equip our police
with better strategies
with better strategies
135
368206
3885
وأن نرغب أيضًا في مدِّ شرطتنا
بإعدادات أفضل
بإعدادات أفضل
06:22
to lead to a swifter
resolution in the future.
resolution in the future.
136
372115
3781
لكي يتم حسم الأمور بسرعة أكبر في المستقبل.
06:25
Now, I don't want to upset
the sociologists here,
the sociologists here,
137
375920
2356
أنا لا أريد أن أضايق علماء الاجتماع هنا،
06:28
so I absolutely cannot talk about
the individual motivations for a rioter,
the individual motivations for a rioter,
138
378300
4857
لذلك، لن أتحدث عن الدوافع الفردية للمشاغب،
06:33
but when you look at
the rioters all together,
the rioters all together,
139
383181
2168
لكن عندما تنظر للمشاغبين سويًا،
06:35
mathematically, you can separate it
into a three-stage process
into a three-stage process
140
385373
3208
فمن الناحية الرياضية، يمكنك تجزئة الأمر
إلى عملية من ثلاث مراحل
إلى عملية من ثلاث مراحل
06:38
and draw analogies accordingly.
141
388605
1975
ثم عقد المقارنات وفقًا لذلك.
06:40
So, step one: let's say
you've got a group of friends.
you've got a group of friends.
142
390604
3177
- الخطوة الأولى: لنفترض أن هناك
مجموعة من الأصدقاء.
مجموعة من الأصدقاء.
06:43
None of them are involved in the riots,
143
393805
1875
ولا أحد منهم تدخل في أعمال شغب،
06:45
but one of them walks past
a Foot Locker which is being raided,
a Foot Locker which is being raided,
144
395704
3682
لكن أحدهم مر بجوار متجر أحذية يتعرض للسرقة
06:49
and goes in and bags himself
a new pair of trainers.
a new pair of trainers.
145
399410
2513
فدخله وأخذ حذاءً جديدًا.
06:51
He texts one of his friends and says,
"Come on down to the riots."
"Come on down to the riots."
146
401947
4089
ثم أرسل لأحد أصدقائه قائلًا:
"انضمّ معنا إلى الأحداث."
"انضمّ معنا إلى الأحداث."
06:56
So his friend joins him,
147
406060
1421
فينضم إليه صديقه،
06:57
and then the two of them text
more of their friends, who join them,
more of their friends, who join them,
148
407505
3157
ثم يرسل كليهما للمزيد من الأصدقاء
الذين ينضمون إليهما،
الذين ينضمون إليهما،
07:00
and text more of their friends
149
410686
1581
ويرسلون للمزيد من الأصدقاء
07:02
and more and more, and so it continues.
150
412291
2374
والمزيد والمزيد ويستمر الأمر هكذا.
07:04
This process is identical to the way
that a virus spreads through a population.
that a virus spreads through a population.
151
414689
4583
هذه العملية مشابهة للطريقة
التي ينتشر بها الفيروس بين الجموع.
التي ينتشر بها الفيروس بين الجموع.
07:09
If you think about the bird flu epidemic
of a couple of years ago,
of a couple of years ago,
152
419296
3100
إذا فكرت في أمر وباء إنفلونزا الطيور
الذي حدث منذ بضعة أعوام،
الذي حدث منذ بضعة أعوام،
07:12
the more people that were infected,
the more people that got infected,
the more people that got infected,
153
422420
3303
كلما زاد عدد المصابين بالعدوى،
زاد عدد المرضى
زاد عدد المرضى
07:15
and the faster the virus spread
154
425747
1588
وزاد انتشار الفيروس
07:17
before the authorities managed
to get a handle on events.
to get a handle on events.
155
427359
3141
قبل تمكّن السُلطات من السيطرة على الأحداث.
07:20
And it's exactly the same process here.
156
430988
2515
وهذه نفس العملية التي تحدث هنا بالضبط.
07:23
So let's say you've got a rioter,
he's decided he's going to riot.
he's decided he's going to riot.
157
433527
3276
فلنقُل أن هناك مشاغب،
وقرر المشاركة في أعمال الشغب.
وقرر المشاركة في أعمال الشغب.
07:26
The next thing he has to do
is pick a riot site.
is pick a riot site.
158
436827
2535
ما سيفعله بعد ذلك هو اختيار موقع الشغب.
07:30
Now, what you should know
about rioters is that, um ...
about rioters is that, um ...
159
440274
3624
ما يجب أن تعرفوه عن المشاغبين هو أنهم...
07:33
Oops, clicker's gone. There we go.
160
443922
1642
ضاع المؤشر ... ها هو.
07:35
What you should know about rioters is,
they're not prepared to travel
they're not prepared to travel
161
445588
3344
ما يجب أن تعرفوه عن المشاغبين
هو أنهم ليسوا على استعداد للتنقل
هو أنهم ليسوا على استعداد للتنقل
07:38
that far from where they live,
162
448956
1451
إلى مسافات بعيدة عن منازلهم،
07:40
unless it's a really juicy riot site.
163
450431
1852
إلا إذا كان موقع الشغب جذابًا جدًا.
07:42
(Laughter)
164
452307
1075
(ضحك)
ويمكنكم أن تلاحظوا ذلك هنا
على هذا الرسم البياني،
على هذا الرسم البياني،
07:43
So you can see that here from this graph,
165
453406
2069
07:45
with an awful lot of rioters
having traveled less than a kilometer
having traveled less than a kilometer
166
455499
3391
حيث أن عددًا كبيرًا جدًا من المشاغبين
انتقلوا إلى مسافة أقل من كيلومتر
انتقلوا إلى مسافة أقل من كيلومتر
07:48
to the site that they went to.
167
458914
1679
نحو الموقع الذي اتجهوا إليه.
07:50
Now, this pattern is seen
in consumer models of retail spending,
in consumer models of retail spending,
168
460617
4909
ويمكن ملاحظة هذا النمط في نماذج
إنفاق المستهلكين في تجارة التجزئة،
إنفاق المستهلكين في تجارة التجزئة،
07:55
i.e., where we choose to go shopping.
169
465550
2309
بمعنى، الأماكن التي نختار أن نتسوق فيها.
07:57
So, of course, people like
to go to local shops,
to go to local shops,
170
467883
2922
بالطبع يفضل الناس الذهاب
إلى المتاجر المحلية،
إلى المتاجر المحلية،
08:00
but you'd be prepared
to go a little bit further
to go a little bit further
171
470829
2592
لكنهم على استعداد للذهاب
إلى مكان أبعد قليلًا
إلى مكان أبعد قليلًا
08:03
if it was a really good retail site.
172
473445
2116
إذا كان موقع المتجر جيدًا جدًا،
08:05
And this analogy, actually, was already
picked up by some of the papers,
picked up by some of the papers,
173
475585
3442
وقد تم استخدام تلك المقارنة تحديدًا
في بعض الصحف،
في بعض الصحف،
08:09
with some tabloid press calling the events
"Shopping with violence,"
"Shopping with violence,"
174
479051
3262
حيث كانت بعض عناوين الأحداث:
"التسوق بعنف"،
"التسوق بعنف"،
08:12
which probably sums it up
in terms of our research.
in terms of our research.
175
482337
2788
وهذا تقريبًا يلخص موضوع بحثنا.
08:15
Oh! -- we're going backwards.
176
485673
1476
آه... لقد عدنا للخلف.
08:19
OK, step three.
177
489730
1456
حسنًا، الخطوة الثالثة.
أخيرًا، وصل المشاغب إلى المكان،
08:21
Finally, the rioter is at his site,
178
491210
1817
08:23
and he wants to avoid
getting caught by the police.
getting caught by the police.
179
493051
4572
ويريد تجنب قبض الشرطة عليه.
08:27
The rioters will avoid
the police at all times,
the police at all times,
180
497647
2701
يتجنب المشاغبون الشرطة في كافة الأوقات،
08:30
but there is some safety in numbers.
181
500372
2094
لكن العدد الكبير يعطي إحساسًا بالأمان.
08:32
And on the flip side, the police,
with their limited resources,
with their limited resources,
182
502490
3061
وعلى الجانب المقابل، فإن الشرطة،
بإمكانياتها المحدودة،
بإمكانياتها المحدودة،
08:35
are trying to protect
as much of the city as possible,
as much of the city as possible,
183
505575
2579
تحاول حماية أكبر مساحة ممكنة من المدينة
08:38
arrest rioters wherever possible
184
508178
2013
واعتقال المشاغبين حيثما أمكن
08:40
and to create a deterrent effect.
185
510215
2041
وإحداث تأثير ردعي.
08:45
And actually, as it turns out,
186
515510
1491
وفي الحقيقة، كما اتضح لنا،
08:47
this mechanism between the two species,
so to speak, of rioters and police,
so to speak, of rioters and police,
187
517025
4623
تلك الآلية بين الفصيلتين، على سبيل المثال،
أي المشاغبين والشرطة،
أي المشاغبين والشرطة،
08:51
is identical to predators
and prey in the wild.
and prey in the wild.
188
521672
2649
مماثلة للكائنات المفترسة
وفريستها في البرية.
وفريستها في البرية.
08:54
So if you can imagine rabbits and foxes,
189
524345
2197
فإذا تخيلت الأرانب والثعالب،
08:56
rabbits are trying to avoid
foxes at all costs,
foxes at all costs,
190
526566
2750
تحاول الأرانب تجنب الثعالب بأي ثمن،
08:59
while foxes are patrolling the space,
trying to look for rabbits.
trying to look for rabbits.
191
529340
3687
بينما تجوب الثعالب المنطقة
محاولةً البحث عن الأرانب.
محاولةً البحث عن الأرانب.
09:03
We actually know an awful lot
about the dynamics of predators and prey.
about the dynamics of predators and prey.
192
533051
3354
إننا في الحقيقة نعرف الكثير جدًا
عن تحركات الكائنات المفترسة وفريستها.
عن تحركات الكائنات المفترسة وفريستها.
09:06
We also know a lot about
consumer spending flows.
consumer spending flows.
193
536429
4979
كما أننا نعرف الكثير
عن تسلسلات إنفاق المستهلكين،
عن تسلسلات إنفاق المستهلكين،
09:11
And we know a lot about
how viruses spread through a population.
how viruses spread through a population.
194
541432
3163
وعن كيفية انتشار الفيروسات بين الجموع.
09:14
So if you take these three analogies
together and exploit them,
together and exploit them,
195
544619
3033
فإذا جمعت تلك المقارنات الثلاث سويًا
وقمت باستغلالها،
وقمت باستغلالها،
09:17
you can come up with a mathematical
model of what actually happened,
model of what actually happened,
196
547676
3236
يمكنك استنتاج نموذج رياضي لما حدث بالفعل،
09:20
that's capable of replicating
the general patterns
the general patterns
197
550936
2404
وذلك النموذج قادر على تكرار الأنماط العامة
09:23
of the riots themselves.
198
553364
1343
لأحداث الشغب.
09:25
Now, once we've got this,
we can almost use this as a petri dish
we can almost use this as a petri dish
199
555678
3086
وعندما يكون ذلك النموذج بحوزتنا،
يمكننا استخدامه كطبق بتري
يمكننا استخدامه كطبق بتري
09:28
and start having conversations
200
558788
1623
والبدأ في خوض محادثات
09:30
about which areas of the city
were more susceptible than others
were more susceptible than others
201
560435
3139
عن أنحاء المدينة التي تعرّضت للشغب
أكثر من غيرها
أكثر من غيرها
09:33
and what police tactics could be used
202
563598
1877
وأي من الخطط الشُرطية يمكن استخدامها
09:35
if this were ever to happen
again in the future.
again in the future.
203
565499
2307
إذا تكرر حدوث ذلك في المستقبل.
09:37
Even twenty years ago, modeling
of this sort was completely unheard of.
of this sort was completely unheard of.
204
567830
4003
حتى قبل 20 عامًا، لم تكن النماذج
من هذا النوع شيئًا معروفًا.
من هذا النوع شيئًا معروفًا.
09:41
But I think that these analogies
are an incredibly important tool
are an incredibly important tool
205
571857
4444
لكن أظن أن تلك المقارنات هي أداة مهمة
09:46
in tackling problems with our society,
206
576325
2491
للتعامل مع المشكلات في مجتمعنا،
09:48
and perhaps, ultimately improving
our society overall.
our society overall.
207
578840
3406
وربما، في النهاية، تحسين حالته العامة.
09:52
So, to conclude: life is complex,
208
582270
2389
ونستنتج من ذلك أن الحياة معقدة،
09:54
but perhaps understanding it need not
necessarily be that complicated.
necessarily be that complicated.
209
584683
3357
لكن لا داعي أن يكون فهمها معقدًا
إلى تلك الدرجة.
إلى تلك الدرجة.
09:58
Thank you.
210
588064
1158
شكرًا لكم.
(تصفيق)
09:59
(Applause)
211
589246
1386
ABOUT THE SPEAKER
Hannah Fry - Complexity theoristHannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.
Why you should listen
Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.
Fry is the author of the TED Book, The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation.
Hannah Fry | Speaker | TED.com