TEDxLondon
Eugenia Cheng: An unexpected tool for understanding inequality: abstract math
يوجينيا تشنغ: الرياضيات المُجرّدة: أداة غير متوقعة لفهم عدم التساوي
Filmed:
Readability: 3.5
478,298 views
كيف نكون منطقيين في عالمٍ غير منطقي؟ بالنظر في أماكنٍ غير متوقعة، تقول الرياضية يوجينيا تشنغ. إنها توضِّح كيف يمكن أن يقودنا تطبيق أفكارٍ من الرياضيات المُجرّدة على الحياة اليومية إلى فهمٍ أعمق لأشياءٍ مثل جذور الغضب ودور الامتيازات. تعلّم أكثر عن كيف يمكن أن تساعدنا تلك الأداة المفاجئة على التعاطف مع بعضنا البعض.
Eugenia Cheng - Mathematician, pianist
Eugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people. Full bio
Eugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
The world is awash
with divisive arguments,
with divisive arguments,
0
1247
5613
العالم مليء بالجدالات المثيرة للخلاف،
00:18
conflict,
1
6884
1873
والصراع،
00:20
fake news,
2
8781
1813
والأخبار الزائفة،
00:22
victimhood,
3
10618
1586
والضحايا،
00:25
exploitation, prejudice,
bigotry, blame, shouting
bigotry, blame, shouting
4
13146
5701
والاستغلال، والتحامل،
والتعصُّب، واللوم، والصراخ،
والتعصُّب، واللوم، والصراخ،
00:30
and minuscule attention spans.
5
18871
2923
وفترات الانتباه الصغيرة.
00:34
It can sometimes seem
that we are doomed to take sides,
that we are doomed to take sides,
6
22859
5189
قد يبدو الأمر أحيانًا
أننا محكوم علينا بالانحياز،
أننا محكوم علينا بالانحياز،
00:40
be stuck in echo chambers
7
28072
2262
وأن نكون عالقين في غُرف الصدى
00:42
and never agree again.
8
30358
2317
وألا نتفق مرة أخرى أبدًا.
00:45
It can sometimes seem
like a race to the bottom,
like a race to the bottom,
9
33342
3001
قد يبدو الأمر أحيانًا أنّه سباق نحو القاع،
00:48
where everyone is calling out
somebody else's privilege
somebody else's privilege
10
36367
4018
حيث يطالب الجميع بامتيازات غيرهم
00:52
and vying to show that they
are the most hard-done-by person
are the most hard-done-by person
11
40409
5114
ويتنافسون لإظهار أنهم أكثر الأشخاص تضررًا
00:57
in the conversation.
12
45547
1538
في المحادثة.
01:01
How can we make sense
13
49033
1830
كيف نكون منطقيين
01:02
in a world that doesn't?
14
50887
2404
في عالمٍ غير منطقي؟
01:07
I have a tool for understanding
this confusing world of ours,
this confusing world of ours,
15
55604
4757
لدّي أداة لفهم عالمنا المُحيِّر هذا،
01:12
a tool that you might not expect:
16
60385
2908
أداة ربما لا تتوقعونها:
01:16
abstract mathematics.
17
64194
1654
الرياضيات المُجرّدة.
01:19
I am a pure mathematician.
18
67268
2383
أنا متخصصة بالرياضيات البحتة.
01:22
Traditionally, pure maths
is like the theory of maths,
is like the theory of maths,
19
70063
4013
الرياضيات البحتة
هي عادةً كالنظرية الرياضية،
هي عادةً كالنظرية الرياضية،
01:26
where applied maths is applied
to real problems like building bridges
to real problems like building bridges
20
74100
5169
حيث تُطبّق الرياضيات التطبيقية
على المشاكل الحقيقية كبناء الكباري
على المشاكل الحقيقية كبناء الكباري
01:31
and flying planes
21
79293
1515
وقيادة الطائرات
01:32
and controlling traffic flow.
22
80832
2343
والتحكم بحركة المرور.
01:35
But I'm going to talk about a way
that pure maths applies directly
that pure maths applies directly
23
83894
4926
لكنِّي سأتحدث عن طريقةٍ
تُطبّق بها الرياضيات البحتة بشكلٍ مباشر
تُطبّق بها الرياضيات البحتة بشكلٍ مباشر
01:40
to our daily lives
24
88844
1509
على حياتنا اليومية
01:42
as a way of thinking.
25
90377
1845
كطريقةٍ للتفكير.
01:44
I don't solve quadratic equations
to help me with my daily life,
to help me with my daily life,
26
92931
4188
لا أقوم بحل المعادلات التربيعية
لتساعدني في حياتي اليومية،
لتساعدني في حياتي اليومية،
01:49
but I do use mathematical thinking
to help me understand arguments
to help me understand arguments
27
97143
5142
لكنِّي أستخدم التفكير الرياضي
ليساعدني على فهم الجدالات
ليساعدني على فهم الجدالات
01:54
and to empathize with other people.
28
102309
2509
وعلى التعاطف مع الأشخاص الآخرين
01:57
And so pure maths helps me
with the entire human world.
with the entire human world.
29
105501
5608
وهكذا تساعدني الرياضيات البحتة
على التعامل مع العالم الإنساني بأسره.
على التعامل مع العالم الإنساني بأسره.
02:04
But before I talk about
the entire human world,
the entire human world,
30
112434
3111
لكن قبل أن أتحدث عن العالم الإنساني بأسره،
02:07
I need to talk about something
that you might think of
that you might think of
31
115569
3060
أحتاج أن أتحدث عن شيء قد تفكرون فيه
02:10
as irrelevant schools maths:
32
118653
2686
على أنّه غير مرتبط بالرياضيات المدرسية:
02:13
factors of numbers.
33
121974
2079
عوامل الأعداد.
02:16
We're going to start
by thinking about the factors of 30.
by thinking about the factors of 30.
34
124077
3556
سنبدأ بالتفكير في عوامل العدد 30.
02:19
Now, if this makes you shudder
with bad memories of school maths lessons,
with bad memories of school maths lessons,
35
127657
4716
الآن، إن كان هذا يجعلكم ترتعدون نتيجة
لذكرياتٍ سيِّئة لدروس الرياضيات المدرسية،
لذكرياتٍ سيِّئة لدروس الرياضيات المدرسية،
02:24
I sympathize, because I found
school maths lessons boring, too.
school maths lessons boring, too.
36
132397
4598
فأنا أتعاطف، لأنّي أيضًا
أجد دروس الرياضيات المدرسية مملة.
أجد دروس الرياضيات المدرسية مملة.
02:29
But I'm pretty sure we are going
to take this in a direction
to take this in a direction
37
137480
3883
لكنني متأكدة أننا سنأخذ هذا من ناحيةٍ
02:33
that is very different
from what happened at school.
from what happened at school.
38
141387
3441
مختلفة جدًا عن ما حدث بالمدرسة.
02:37
So what are the factors of 30?
39
145718
1726
إذًا ما هي عوامل العدد 30؟
02:39
Well, they're the numbers that go into 30.
40
147468
3225
حسنًا، إنها الأعداد التي تقبل
الثلاثون القسمة عليها.
الثلاثون القسمة عليها.
02:42
Maybe you can remember them.
We'll work them out.
We'll work them out.
41
150717
2401
ربما يمكنكم تذكُّرهم. حسنًا سنكتشفهم.
02:45
It's one, two, three,
42
153142
3814
إنهم واحد واثنان وثلاثة
02:48
five, six,
43
156980
2092
وخمسة وستة
02:51
10, 15 and 30.
44
159096
2860
و10 و15 و30.
02:53
It's not very interesting.
45
161980
1477
ليست مثيرة للاهتمام كثيرًا.
02:55
It's a bunch of numbers
in a straight line.
in a straight line.
46
163957
2399
إنها مجموعة من الأرقام في خطٍ مستقيم.
يمكننا أن نجعلهم أكثر إثارة للاهتمام
02:58
We can make it more interesting
47
166826
1523
03:00
by thinking about which of these numbers
are also factors of each other
are also factors of each other
48
168373
3690
بالتفكير في أي من تلك الأرقام
يُمثِّل عاملًا للآخر أيضًا
يُمثِّل عاملًا للآخر أيضًا
03:04
and drawing a picture,
a bit like a family tree,
a bit like a family tree,
49
172087
2528
ورسم صورة تُشبه شجرة العائلة قليلًا،
03:06
to show those relationships.
50
174639
1706
لإظهار تلك العلاقات.
03:08
So 30 is going to be at the top
like a kind of great-grandparent.
like a kind of great-grandparent.
51
176369
4070
إذًا سيكون العدد 30 في القمة
كالجدِّ الأكبر.
كالجدِّ الأكبر.
03:12
Six, 10 and 15 go into 30.
52
180463
2597
تقبل الثلاثون القسمة على 6 و10 و15.
03:15
Five goes into 10 and 15.
53
183689
2800
وتقبل 10 و15 القسمة على 5.
03:18
Two goes into six and 10.
54
186945
2687
وتقبل 10 و6 القسمة على 2.
03:21
Three goes into six and 15.
55
189656
3287
وتقبل 15 و6 القسمة على 3.
03:24
And one goes into two, three and five.
56
192967
4184
وتقبل 2 و3 و5 القسمة على 1.
03:29
So now we see that 10
is not divisible by three,
is not divisible by three,
57
197175
3735
الآن نرى أن العدد 10 لا يقبل القسمة على 3،
03:32
but that this is the corners of a cube,
58
200934
3180
ولكن تلك هي أركان المكعّب،
03:36
which is, I think, a bit more interesting
59
204138
2081
وهو ما أعتقد أنّه أكثر تشويقًا
03:38
than a bunch of numbers
in a straight line.
in a straight line.
60
206243
2124
من مجموعةٍ من الأرقام في خطٍ مستقيم.
03:41
We can see something more here.
There's a hierarchy going on.
There's a hierarchy going on.
61
209756
2910
يمكننا أن نرى شيئًا إضافيًا هنا.
هناك تسلسل هرمي هنا.
هناك تسلسل هرمي هنا.
03:44
At the bottom level is the number one,
62
212690
1871
في مستوى القاعدة يوجد العدد واحد،
03:46
then there's the numbers
two, three and five,
two, three and five,
63
214585
2244
ثم هناك الأعداد اثنان وثلاثة وخمسة،
ولا شيء يقبل القسمة على تلك الأعداد
باستثناءهم هم والعدد واحد.
باستثناءهم هم والعدد واحد.
03:48
and nothing goes into those
except one and themselves.
except one and themselves.
64
216853
2810
03:51
You might remember
this means they're prime.
this means they're prime.
65
219687
2430
ربما تتذكرون أن هذا يعني
أنهم أعداد أوّلية.
أنهم أعداد أوّلية.
03:54
At the next level up,
we have six, 10 and 15,
we have six, 10 and 15,
66
222141
3033
في المستوى التالي لدينا 6 و10 و15،
03:57
and each of those is a product
of two prime factors.
of two prime factors.
67
225198
3508
وكل منهم هو ناتج لحاصل ضرب عاملين أوليّين.
04:00
So six is two times three,
68
228730
1942
إذًا الستة تساوي 2×3،
04:02
10 is two times five,
69
230696
1671
والعشرة تساوي 2×5،
04:04
15 is three times five.
70
232391
1961
و15 تساوي 3×5.
04:06
And then at the top, we have 30,
71
234376
1965
وبعد ذلك لدينا 30 في القمة،
04:08
which is a product
of three prime numbers --
of three prime numbers --
72
236365
2495
وهي ناتج لحاصل ضرب ثلاثة أعداد أوّلية...
04:10
two times three times five.
73
238884
2053
2 × 3 × 5.
04:12
So I could redraw this diagram
using those numbers instead.
using those numbers instead.
74
240961
4619
يمكنني أن أعيد رسم هذا المخطط
مستخدمةً تلك الأعداد بدلًا من ذلك.
مستخدمةً تلك الأعداد بدلًا من ذلك.
04:18
We see that we've got
two, three and five at the top,
two, three and five at the top,
75
246335
3068
نرى أن لدينا اثنان وثلاثة وخمسة في القمة،
04:21
we have pairs of numbers
at the next level,
at the next level,
76
249427
3072
لدينا أزواج من الأرقام في المستوى التالي،
04:24
and we have single elements
at the next level
at the next level
77
252523
2387
ولدينا عناصر فرديّة في المستوى الذي يليه
04:26
and then the empty set at the bottom.
78
254934
1918
ثم لدينا المجموعة الفارغة في القاعدة.
04:29
And each of those arrows shows
losing one of your numbers in the set.
losing one of your numbers in the set.
79
257271
5379
ويُظهر كل من تلك الأسهم
فقدان أحد أعدادك في المجموعة.
فقدان أحد أعدادك في المجموعة.
04:34
Now maybe it can be clear
80
262674
2617
الآن ربما يكون واضحًا
04:37
that it doesn't really matter
what those numbers are.
what those numbers are.
81
265315
2858
أنه لا يهم حقًا ما هي تلك الأعداد.
04:40
In fact, it doesn't matter what they are.
82
268197
1959
لا يهم ما هي في الواقع.
04:42
So we could replace them with
something like A, B and C instead,
something like A, B and C instead,
83
270180
4396
لذا يمكننا استبدالهم بشيء مثل
a وb وc بدلًا من ذلك،
a وb وc بدلًا من ذلك،
04:46
and we get the same picture.
84
274600
1735
ونحصل على الصورة ذاتها.
04:49
So now this has become very abstract.
85
277025
2117
الآن قد أصبح هذا مُجردًا جدًا.
04:51
The numbers have turned into letters.
86
279626
1984
لقد تحوّلت الأرقام إلى حروف.
04:54
But there is a point to this abstraction,
87
282091
3478
لكن هناك غرضٌ من هذا التجريد،
04:57
which is that it now suddenly
becomes very widely applicable,
becomes very widely applicable,
88
285593
4585
وهو أنها الآن أصبحت فجأة
قابلة للتطبيق على نطاقٍ واسعٍ جدًا،
قابلة للتطبيق على نطاقٍ واسعٍ جدًا،
05:02
because A, B and C could be anything.
89
290202
3674
لأن a وb وc يمكن أن يكونوا أي شيء.
05:06
For example, they could be
three types of privilege:
three types of privilege:
90
294291
4318
يمكن أن يكونوا على سبيل المثال
ثلاثة أنواع من الامتيازات:
ثلاثة أنواع من الامتيازات:
05:10
rich, white and male.
91
298633
2693
غني وأبيض وذكر.
05:14
So then at the next level,
we have rich white people.
we have rich white people.
92
302386
3190
إذًا لدينا في المستوى التالي
الأثرياء البيض.
الأثرياء البيض.
05:18
Here we have rich male people.
93
306368
2481
ولدينا هنا الأثرياء الذكور.
05:20
Here we have white male people.
94
308873
2049
ولدينا هنا الذكور البيض.
05:22
Then we have rich, white and male.
95
310946
3615
ثم لدينا غني وأبيض وذكر.
05:27
And finally, people with none
of those types of privilege.
of those types of privilege.
96
315209
3132
وأخيرًا الأشخاص الذين ليس لهم
أي من تلك الامتيازات.
أي من تلك الامتيازات.
05:30
And I'm going to put back in
the rest of the adjectives for emphasis.
the rest of the adjectives for emphasis.
97
318365
3269
سأعيد وضع بقية الصفات للتأكيد.
05:33
So here we have rich, white
non-male people,
non-male people,
98
321658
3030
إذًا لدينا هنا
الأثرياء البيض الغير ذكور،
الأثرياء البيض الغير ذكور،
05:36
to remind us that there are
nonbinary people we need to include.
nonbinary people we need to include.
99
324712
3049
لتذكيرنا بأن هناك
أشخاص عديمي الهوية علينا إدراجهم.
أشخاص عديمي الهوية علينا إدراجهم.
05:39
Here we have rich, nonwhite male people.
100
327785
2653
ولدينا هنا
الذكور الأغنياء غير البيض.
الذكور الأغنياء غير البيض.
05:42
Here we have non-rich, white male people,
101
330462
3296
ولدينا هنا
الذكور غير الأغنياء البيض،
الذكور غير الأغنياء البيض،
05:45
rich, nonwhite, non-male,
102
333782
2702
والأغنياء غير البيض وغير ذكور،
05:48
non-rich, white, non-male
103
336508
2551
وغير الأغنياء البيض غير الذكور
05:51
and non-rich, nonwhite, male.
104
339083
2335
والذكور غير الأغنياء وغير البيض.
05:53
And at the bottom,
with the least privilege,
with the least privilege,
105
341442
2197
ولدينا في الأسفل، بأقل امتيازات،
05:55
non-rich, nonwhite, non-male people.
106
343663
4043
غير الأغنياء وغير البيض وغير الذكور.
05:59
We have gone from a diagram
of factors of 30
of factors of 30
107
347730
3812
لقد بدأنا بمخططٍ لعوامل العدد 30
06:03
to a diagram of interaction
of different types of privilege.
of different types of privilege.
108
351566
3930
وانتقلنا إلى مخططٍ من التفاعل
بين أنواع مختلفة من الامتيازات.
بين أنواع مختلفة من الامتيازات.
06:08
And there are many things
we can learn from this diagram, I think.
we can learn from this diagram, I think.
109
356068
3622
وأعتقد أن هناك أشياء عديدة
يمكننا تعلمها من هذا المخطط.
يمكننا تعلمها من هذا المخطط.
06:11
The first is that each arrow represents
a direct loss of one type of privilege.
a direct loss of one type of privilege.
110
359714
6811
أوّلها أن كل سهم يُمثِّل خسارة مباشرة
لأحد أنواع الامتيازات.
لأحد أنواع الامتيازات.
06:19
Sometimes people mistakenly think
that white privilege means
that white privilege means
111
367331
4483
أحيانًا يظن الناس خطأً
أن الامتياز المبني على اللون الأبيض يعني
أن الامتياز المبني على اللون الأبيض يعني
06:23
all white people are better off
than all nonwhite people.
than all nonwhite people.
112
371838
4548
أن كل البيض أفضل حالًا من كل الغير بيض.
06:28
Some people point at superrich
black sports stars and say,
black sports stars and say,
113
376410
3712
يشير بعض الأشخاص إلى النجوم الرياضين
السود فاحشي الثراء ويقولون،
السود فاحشي الثراء ويقولون،
06:32
"See? They're really rich.
White privilege doesn't exist."
White privilege doesn't exist."
114
380146
3456
"أترون؟ إنهم أثرياء جدًا.
لا وجود للامتياز المبني على اللون الأبيض."
لا وجود للامتياز المبني على اللون الأبيض."
06:36
But that's not what the theory
of white privilege says.
of white privilege says.
115
384116
3029
لكن ليس هذا ما تقوله
نظرية امتياز اللون الأبيض،
نظرية امتياز اللون الأبيض،
06:39
It says that if that superrich sports star
had all the same characteristics
had all the same characteristics
116
387169
5238
إنها تقول أنه إن كان لهؤلاء
النجوم الرياضين فاحشي الثراء نفس الصفات
النجوم الرياضين فاحشي الثراء نفس الصفات
06:44
but they were also white,
117
392431
1476
لكنّهم كانوا بيضًا أيضًا،
06:45
we would expect them
to be better off in society.
to be better off in society.
118
393931
3432
سنتوقع أن يكونوا
أفضل مكانةً في المجتمع.
أفضل مكانةً في المجتمع.
06:51
There is something else
we can understand from this diagram
we can understand from this diagram
119
399302
2785
هناك شيء آخر يمكننا فهمه من هذا المخطط
06:54
if we look along a row.
120
402111
1986
إن نظرنا إلى صفٍ.
06:56
If we look along the second-to-top row,
where people have two types of privilege,
where people have two types of privilege,
121
404121
4281
إن نظرنا إلى الصف الثاني من الأعلى،
حيث للناس نوعين من الامتيازات،
حيث للناس نوعين من الامتيازات،
07:00
we might be able to see
that they're not all particularly equal.
that they're not all particularly equal.
122
408426
3956
ربما نكون قادرين على رؤية
أنهم ليسوا جميعًا متساوين بشكلٍ دقيق.
أنهم ليسوا جميعًا متساوين بشكلٍ دقيق.
07:04
For example, rich white women
are probably much better off in society
are probably much better off in society
123
412406
6079
على سبيل المثال النساء البيض الأغنياء
هم على الأرجح أفضل مكانة في المجتمع بكثير
هم على الأرجح أفضل مكانة في المجتمع بكثير
07:10
than poor white men,
124
418509
2195
من الرجال البيض الفقراء،
07:12
and rich black men are probably
somewhere in between.
somewhere in between.
125
420728
3006
والرجال السود الأغنياء
هم على الأرجح في المنتصف.
هم على الأرجح في المنتصف.
07:15
So it's really more skewed like this,
126
423758
2777
لذا فالسهم منحرف هكذا أكثر،
07:18
and the same on the bottom level.
127
426559
1933
ونفس الشيء في مستوى القاعدة.
لكن يمكننا في الواقع
أن نأخد الأمر إلى أبعد من ذلك
أن نأخد الأمر إلى أبعد من ذلك
07:20
But we can actually take it further
128
428990
2091
07:23
and look at the interactions
between those two middle levels.
between those two middle levels.
129
431105
3571
وننظر إلى التفاعلات
بين هذين المستويين المتوسطين.
بين هذين المستويين المتوسطين.
07:27
Because rich, nonwhite non-men
might well be better off in society
might well be better off in society
130
435076
5936
لأن الأثرياء الغير بيض وغير رجال
ربما يصبحون أفضل مكانة في المجتمع
ربما يصبحون أفضل مكانة في المجتمع
07:33
than poor white men.
131
441036
2093
من الرجال البيض الفقراء.
07:35
Think about some extreme
examples, like Michelle Obama,
examples, like Michelle Obama,
132
443153
3908
فكروا ببعض الأمثلة الفائقة،
مثل ميشيل أوباما
مثل ميشيل أوباما
07:39
Oprah Winfrey.
133
447085
1418
وأوبرا وينفري.
إنهن حتمًا أفضل مكانة من
الرجال الفقراء البيض العاطلين المشرّدين.
الرجال الفقراء البيض العاطلين المشرّدين.
07:40
They're definitely better off
than poor, white, unemployed homeless men.
than poor, white, unemployed homeless men.
134
448527
5013
07:46
So actually, the diagram
is more skewed like this.
is more skewed like this.
135
454164
2780
لذا فالمخطط منحرف بهذا الشكل في الواقع.
07:49
And that tension exists
136
457519
2703
ويتواجد هذا التوتر
07:52
between the layers
of privilege in the diagram
of privilege in the diagram
137
460246
3239
بين طبقات الامتيازات في المخطط
07:55
and the absolute privilege
that people experience in society.
that people experience in society.
138
463509
3665
وبين الامتياز المُجرّد
الذي يختبره الناس في المجتمع.
الذي يختبره الناس في المجتمع.
07:59
And this has helped me to understand
why some poor white men
why some poor white men
139
467198
3674
وقد ساعدني هذا على فهم
السبب في أن بعض الرجال الفقراء البيض
السبب في أن بعض الرجال الفقراء البيض
08:02
are so angry in society at the moment.
140
470896
3409
غاضبين جدًا في هذه اللحظة في المجتمع.
08:06
Because they are considered to be high up
in this cuboid of privilege,
in this cuboid of privilege,
141
474329
4427
لأنهم يُعتبرون ذوي مكانة عالية
في متوازي مستطيلات الامتيازات هذا،
في متوازي مستطيلات الامتيازات هذا،
08:10
but in terms of absolute privilege,
they don't actually feel the effect of it.
they don't actually feel the effect of it.
142
478780
4783
لكن فيما يتعلق بالامتيازات المُجردة،
فهم لا يشعرون بتأثيرها في الواقع.
فهم لا يشعرون بتأثيرها في الواقع.
08:15
And I believe that understanding
the root of that anger
the root of that anger
143
483587
3446
وأعتقد أن فهم جذور هذا الغضب
08:19
is much more productive
than just being angry at them in return.
than just being angry at them in return.
144
487057
4287
هو أمر مُجزٍ أكثر بكثير
من مجرد أن نكون غاضبين عليهم في المقابل.
من مجرد أن نكون غاضبين عليهم في المقابل.
08:25
Seeing these abstract structures
can also help us switch contexts
can also help us switch contexts
145
493289
4550
رؤية تلك الهياكل المُجردة
يمكن أن يساعدنا أيضًا على تبديل السياقات
يمكن أن يساعدنا أيضًا على تبديل السياقات
08:29
and see that different people
are at the top in different contexts.
are at the top in different contexts.
146
497863
3646
وأن نرى أن في القمة أشخاص مختلفين
في سياقاتٍ مختلفة.
في سياقاتٍ مختلفة.
08:33
In our original diagram,
147
501533
1780
في مخططنا الأصلي،
08:35
rich white men were at the top,
148
503337
2003
كان الرجال الأغنياء البيض في القمة،
08:37
but if we restricted
our attention to non-men,
our attention to non-men,
149
505364
3702
لكن إن حصرنا اهتمامنا على غير الرجال،
08:41
we would see that they are here,
150
509090
1690
سنرى أنّهم هنا،
08:42
and now the rich, white
non-men are at the top.
non-men are at the top.
151
510804
2731
والآن أصبح
الغير رجال البيض الأثرياء في القمة.
الغير رجال البيض الأثرياء في القمة.
08:45
So we could move to
a whole context of women,
a whole context of women,
152
513559
2845
لذا يمكننا الانتقال
إلى سياق كامل من النساء،
إلى سياق كامل من النساء،
08:48
and our three types of privilege
could now be rich, white and cisgendered.
could now be rich, white and cisgendered.
153
516428
5144
والآن يمكن أن تكون امتيازاتنا الثلاثة هي:
غني وأبيض ومتوافق الجنس.
غني وأبيض ومتوافق الجنس.
08:53
Remember that "cisgendered" means
that your gender identity does match
that your gender identity does match
154
521596
3705
تذكروا أن "متوافق الجنس" تعني
أن هويتك الجنسية توافق
أن هويتك الجنسية توافق
08:57
the gender you were assigned at birth.
155
525325
1965
الجنس المُعين لك عند ولادتك.
09:00
So now we see that rich, white cis women
occupy the analogous situation
occupy the analogous situation
156
528021
6012
الآن نرى أن النساء متوافقات الجنس
الأثرياء البيض يحتلون الوضع المماثل
الأثرياء البيض يحتلون الوضع المماثل
09:06
that rich white men did
in broader society.
in broader society.
157
534057
3174
الذي يحتله الرجال البيض الأثرياء
في مجتمعٍ أوسع.
في مجتمعٍ أوسع.
09:09
And this has helped me understand
why there is so much anger
why there is so much anger
158
537255
3428
وقد ساعدني هذا على فهم السبب
في أن هناك غضب كبير
في أن هناك غضب كبير
09:12
towards rich white women,
159
540707
1653
تجاه النساء الأثرياء البيض،
09:14
especially in some parts
of the feminist movement at the moment,
of the feminist movement at the moment,
160
542384
3522
خصوصًا في بعض أجزاء الحركة النسوية حاليًا،
09:17
because perhaps they're prone
to seeing themselves as underprivileged
to seeing themselves as underprivileged
161
545930
3660
لأنهم ربما عرضة لرؤية أنفسهم
كمحرومين من الامتيازات
كمحرومين من الامتيازات
09:21
relative to white men,
162
549614
1813
مقارنة بالرجال البيض،
09:23
and they forget how overprivileged
they are relative to nonwhite women.
they are relative to nonwhite women.
163
551451
5111
وينسون كيف أنهم ذوي امتيازات كثيرة
مقارنة بالنساء الغير بيض.
مقارنة بالنساء الغير بيض.
يمكننا جميعًا استخدام تلك الهياكل المُجردة
لتساعدنا على أن نوازن بين الأوضاع
لتساعدنا على أن نوازن بين الأوضاع
09:30
We can all use these abstract structures
to help us pivot between situations
to help us pivot between situations
164
558554
5440
09:36
in which we are more privileged
and less privileged.
and less privileged.
165
564018
2592
التي نكون فيها
ذوي امتيازات أكثر وذوي امتيازات أقل.
ذوي امتيازات أكثر وذوي امتيازات أقل.
09:38
We are all more privileged than somebody
166
566634
2523
جميعنا ذوي امتيازات أكثر من أحدهم
09:41
and less privileged than somebody else.
167
569181
2438
وذوي امتيازات أقل من غيره.
09:44
For example, I know and I feel
that as an Asian person,
that as an Asian person,
168
572738
4784
على سبيل المثال، أعرف وأشعر
أنني كشخص آسيوي،
أنني كشخص آسيوي،
09:49
I am less privileged than white people
169
577546
2730
فأنا ذو امتيازات أقل من البيض
09:52
because of white privilege.
170
580300
1475
بسبب امتياز اللون الأبيض.
09:53
But I also understand
171
581799
1648
لكني أفهم أيضًا
09:55
that I am probably among
the most privileged of nonwhite people,
the most privileged of nonwhite people,
172
583471
4129
أنني على الأغلب
ضمن ذوي الامتيازات الأكثر من غير البيض
ضمن ذوي الامتيازات الأكثر من غير البيض
09:59
and this helps me pivot
between those two contexts.
between those two contexts.
173
587624
3119
وهذا يساعدني على
أن أوازن بين هذين السياقين.
أن أوازن بين هذين السياقين.
10:03
And in terms of wealth,
174
591595
1693
ومن ناحية الثراء،
10:05
I don't think I'm super rich.
175
593312
1843
لا أعتقد أنني غنية جدًا.
10:07
I'm not as rich as the kind of people
who don't have to work.
who don't have to work.
176
595179
3045
لست بقدر غنى الأشخاص
الغير مضطرين للعمل.
الغير مضطرين للعمل.
10:10
But I am doing fine,
177
598248
1548
لكنني أبلي حسنًا،
10:11
and that's a much better
situation to be in
situation to be in
178
599820
2155
وهذا وضع أفضل
10:13
than people who are really struggling,
179
601999
1811
من الأشخاص الذين يعانون حقًا،
10:15
maybe are unemployed
or working at minimum wage.
or working at minimum wage.
180
603834
3061
الذين هم ربما عاطلين
أو يعملون لقاء الحد الأدنى من الأجور.
أو يعملون لقاء الحد الأدنى من الأجور.
10:20
I perform these pivots in my head
181
608566
3426
أقوم بتلك الموازنات في رأسي
10:24
to help me understand experiences
from other people's points of view,
from other people's points of view,
182
612016
5239
لتساعدني على فهم التجارب
من وجهات نظر الأشخاص الآخرين،
من وجهات نظر الأشخاص الآخرين،
10:30
which brings me to this
possibly surprising conclusion:
possibly surprising conclusion:
183
618412
3989
مما يقودني إلى هذا الاستنتاج
الذي ربما يكون مفاجئًا:
الذي ربما يكون مفاجئًا:
10:35
that abstract mathematics
is highly relevant to our daily lives
is highly relevant to our daily lives
184
623242
6834
أن الرياضيات المُجردة
ذات صلة وثيقة بحياتنا اليومية
ذات صلة وثيقة بحياتنا اليومية
10:42
and can even help us to understand
and empathize with other people.
and empathize with other people.
185
630100
6720
ويمكنها حتى أن تساعدنا
على فهم الآخرين والتعاطف معهم.
على فهم الآخرين والتعاطف معهم.
10:50
My wish is that everybody would try
to understand other people more
to understand other people more
186
638584
5639
أمنيتي هي أن يحاول الجميع فهم الآخرين أكثر
10:56
and work with them together,
187
644247
1916
وأن يعملوا معهم سويًا،
10:58
rather than competing with them
188
646187
2021
بدلًا من أن ينافسوهم
11:00
and trying to show that they're wrong.
189
648232
2611
ويحاولون إظهار أنهم على خطأ.
11:04
And I believe that abstract
mathematical thinking
mathematical thinking
190
652031
4567
وأعتقد أن التفكير الرياضي المُجرد
11:08
can help us achieve that.
191
656622
2080
يمكن أن يساعدنا على تحقيق هذا.
11:12
Thank you.
192
660265
1205
شكرًا.
11:13
(Applause)
193
661494
4155
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Eugenia Cheng - Mathematician, pianistEugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people.
Why you should listen
Dr. Eugenia Cheng quit her tenured academic job for a portfolio career as a research mathematician, educator, author, columnist, public speaker, artist and pianist. Her aim is to rid the world of math phobia and develop, demonstrate and advocate for the role of mathematics in addressing issues of social justice.
Her first popular math book, How to Bake Pi, was published by Basic Books in 2015 to widespread acclaim including from the New York Times, National Geographic, Scientific American, and she was interviewed around the world including on the BBC, NPR and The Late Show with Stephen Colbert. Her second book, Beyond Infinity was published in 2017 and was shortlisted for the Royal Society Insight Investment ScienceBook Prize. Her most recent book, The Art of Logic in an Illogical World, was published in 2018 and was praised in the Guardian.
Cheng was an early pioneer of math on YouTube, and her most viewed video, about math and bagels, has been viewed more than 18 million times to date. She has also assisted with mathematics in elementary schools and high schools for 20 years. Cheng writes the "Everyday Math" column for the Wall Street Journal, is a concert pianist and founded the Liederstube, a not-for-profit organization in Chicago bringing classical music to a wider audience. In 2017 she completed her first mathematical art commission, for Hotel EMC2 in Chicago; her second was installed in 2018 in the Living Architecture exhibit at 6018 North.
Cheng is Scientist In Residence at the School of the Art Institute of Chicago and won tenure in Pure Mathematics at the University of Sheffield, UK. She is now Honorary Fellow at the University of Sheffield and Honorary Visiting Fellow at City University, London. She has previously taught at the universities of Cambridge, Chicago and Nice and holds a PhD in pure mathematics from the University of Cambridge. Her research is in the field of Category Theory, and to date she has published 16 research papers in international journals.
You can learn more about her in this in-depth biographic interview on the BBC's Life Scientific.
Eugenia Cheng | Speaker | TED.com