TEDGlobal 2005
Clay Shirky: Institutions vs. collaboration
Clay Shirky über Institutionen versus Zusammenarbeit
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In diesem vorausschauenden Vortrag von 2005 zeigt Clay Shirky, wie geschlossene Gruppen und Unternehmen von losen Netzwerken abgelöst werden, in denen kleine Mitglieder große Rollen übernehmen und eine Zusammenarbeit, die Hand in Hand geht, ein rigides Planen ersetzt.
Clay Shirky - Social Media Theorist
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
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00:12
How do groups get anything done? Right?
0
0
3000
Wie bringen Gruppen ein Ergebnis zustande?
00:15
How do you organize a group of individuals
1
3000
2000
Wie organisiert man eine Gruppe von Personen,
00:17
so that the output of the group
2
5000
2000
so dass das Ergebnis der Gruppe
00:19
is something coherent and of lasting value,
3
7000
2000
ein stimmiges und von dauerhaftem Wert ist,
00:21
instead of just being chaos?
4
9000
2000
statt einfach nur Chaos?
00:23
And the economic framing of that problem
5
11000
3000
Das ökonomische Konzept dieses Problems
00:26
is called coordination costs.
6
14000
2000
nennt sich Koordinierungsaufwand.
00:28
And a coordination cost is essentially all of the financial
7
16000
4000
Und der Koordinierungsaufwand besteht grundsätzlich aus allen finanziellen
00:32
or institutional difficulties in arranging group output.
8
20000
4000
oder institutionellen Schwierigkeiten bei der Bewerkstelligung einer Gruppenleistung.
00:36
And we've had a classic answer for coordination costs,
9
24000
3000
Es gab eine klassische Antwort auf den Koordinierungsaufwand,
00:39
which is, if you want to coordinate the work of a group of people,
10
27000
3000
nämlich: wenn man die Arbeit einer Gruppe von Menschen koordinieren will,
00:42
you start an institution, right? You raise some resources.
11
30000
2000
gründet man eine Institution. Man beschafft Ressourcen.
00:44
You found something. It can be private or public.
12
32000
3000
Man gründet etwas. Sei es privat oder öffentlich gehandelt.
00:47
It can be for profit or not profit. It can be large or small.
13
35000
3000
Sei es gewinnorientiert oder gemeinnützig. Sei es groß oder klein.
00:50
But you get these resources together.
14
38000
2000
Aber man bringt diese Ressourcen zusammen.
00:52
You found an institution, and you use the institution
15
40000
3000
Man gründet eine Institution und nutzt diese Institution,
00:55
to coordinate the activities of the group.
16
43000
2000
um die Aktivitäten der Gruppe zu koordinieren.
00:57
More recently, because the cost of letting groups
17
45000
4000
In der letzten Zeit, da die Kommunikationskosten
01:01
communicate with each other has fallen through the floor --
18
49000
3000
zwischen Gruppen enorm gefallen sind –
01:04
and communication costs are one of the big
19
52000
2000
und Kommunikationskosten sind ein großer
01:06
inputs to coordination -- there has been a second answer,
20
54000
4000
Faktor bei der Koordinierung – ist ein zweiter Ansatz entstanden,
01:10
which is to put the cooperation into the infrastructure,
21
58000
4000
welcher Kooperation in die Infrastruktur integriert,
01:14
to design systems that coordinate the output
22
62000
3000
Systeme so gestaltet, dass die Leistung
01:17
of the group as a by-product of the operating of the system,
23
65000
3000
der Gruppe als ein Nebenprodukt des Systems entsteht,
01:20
without regard to institutional models.
24
68000
3000
ohne institutionelle Modelle zu beachten.
01:23
So, that's what I want to talk about today.
25
71000
2000
Darüber möchte ich heute sprechen.
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I'm going to illustrate it with some fairly concrete examples,
26
73000
2000
Ich werde das mit einigen recht konkreten Beispielen illustrieren,
01:27
but always pointing to the broader themes.
27
75000
4000
aber immer auf den erweiterten Kontext hinweisen.
01:31
So, I'm going to start by trying to answer a question
28
79000
2000
Ich fange an mit der Antwort auf eine Frage,
01:33
that I know each of you will have asked yourself at some point or other,
29
81000
2000
die jeder von Ihnen sich irgendwann einmal gestellt haben wird
01:35
and which the Internet is purpose-built to answer,
30
83000
2000
und für deren Antwort das Internet praktisch entwickelt wurde:
01:37
which is, where can I get a picture of a roller-skating mermaid?
31
85000
4000
Woher bekomme ich ein Bild einer rollschuhfahrenden Meerjungfrau?
01:41
So, in New York City, on the first Saturday of every summer,
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89000
4000
In New York City, am ersten Samstag in jedem Sommer,
01:45
Coney Island, our local, charmingly run-down amusement park,
33
93000
3000
veranstaltet Coney Island, unser örtlicher, etwas heruntergekommener Vergnünungspark,
01:48
hosts the Mermaid Parade. It's an amateur parade;
34
96000
3000
die Meerjungfrauparade. Eine Amateurparade
01:51
people come from all over the city; people get all dressed up.
35
99000
3000
zu der Menschen aus der ganzen Stadt kommen, alle verkleidet.
01:54
Some people get less dressed up.
36
102000
2000
Manche Menschen verkleiden sich etwas weniger.
01:56
Young and old, dancing in the streets.
37
104000
3000
Jung und alt tanzen in den Straßen.
01:59
Colorful characters, and a good time is had by all.
38
107000
3000
Bunte Persönlichkeiten und alle haben ihren Spaß.
02:02
And what I want to call your attention to is not the Mermaid Parade itself,
39
110000
2000
Auf was ich aufmerksam machen will ist nicht die Meerjungfrauparade,
02:04
charming though it is, but rather to these photos.
40
112000
3000
so reizend sie auch sein mag, sondern auf die Fotos.
02:07
I didn't take them. How did I get them?
41
115000
3000
Ich habe sie nicht gemacht. Wie habe ich sie bekommen?
02:10
And the answer is: I got them from Flickr.
42
118000
2000
Die Antwort ist: Ich habe sie von Flickr.
02:12
Flickr is a photo-sharing service
43
120000
3000
Flickr ist ein Internetdienst,
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that allows people to take photos, upload them,
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123000
2000
der jedem erlaubt Fotos hochzuladen,
02:17
share them over the Web and so forth.
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125000
1000
um sie anderen über das Web zur Verfügung zu stellen, und so weiter.
02:18
Recently, Flickr has added an additional function called tagging.
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126000
4000
Vor Kurzem hat Flickr eine Funktion hinzugefügt, die "tagging" genannt wird.
02:22
Tagging was pioneered by Delicious and Joshua Schachter.
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130000
3000
Tagging wurde zuerst eingesetzt von Del.icio.us und Joshua Schachter.
02:25
Delicious is a social bookmarking service.
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133000
2000
Del.icio.us ist ein Social Bookmarking Dienst.
02:27
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
49
135000
5000
Tagging bietet eine kooperative Infrastruktur zur Klassifikation.
02:32
Right? If I had given this talk last year,
50
140000
3000
OK? Wenn ich diesen Vortrag letztes Jahr gehalten hätte,
02:35
I couldn't do what I just did,
51
143000
2000
hätte ich nicht das machen können, was ich gerade getan habe,
02:37
because I couldn't have found those photos.
52
145000
2000
weil ich diese Fotos nicht hätte finden können.
02:39
But instead of saying,
53
147000
2000
Aber anstatt zu sagen,
02:41
we need to hire a professional class of librarians
54
149000
2000
dass wir professionelle Bibliothekare einstellen müssen,
02:43
to organize these photos once they're uploaded,
55
151000
2000
um diese Fotos nach dem Hochladen zu ordnen,
02:45
Flickr simply turned over to the users
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153000
3000
gibt Flickr den Benutzern einfach
02:48
the ability to characterize the photos.
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156000
2000
die Möglichkeit, den Fotos Eigenschaften zuzuweisen.
02:50
So, I was able to go in and draw down photos that had been tagged
58
158000
3000
So war ich in der Lage Fotos herunterzuziehen, die mit dem Stichwort:
02:53
"Mermaid Parade." There were 3,100 photos taken by 118 photographers,
59
161000
6000
"Meerjungfrauparade" getagged waren. Es gab 3.100 Fotos von 118 Fotografen,
02:59
all aggregated and then put under this nice, neat name,
60
167000
3000
alle unter diesem Begiff ordentlich zusammengefasst,
03:02
shown in reverse chronological order.
61
170000
2000
angezeigt in umgkehrt chronologischer Reihenfolge.
03:04
And I was then able to go and retrieve them
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172000
2000
Und ich konnte dann hergehen und sie herunterladen,
03:06
to give you that little slideshow.
63
174000
2000
um Ihnen diese kleine Diashow zu zeigen.
03:08
Now, what hard problem is being solved here?
64
176000
3000
Nun, welches schwierige Problem ist hier gelöst worden?
03:11
And it's -- in the most schematic possible view,
65
179000
2000
Einfach gesagt ist es
03:13
it's a coordination problem, right?
66
181000
2000
ein Koordinationsproblem, oder?
03:15
There are a large number of people on the Internet,
67
183000
2000
Eine große Zahl Menschen ist im Internet,
03:17
a very small fraction of them have photos of the Mermaid Parade.
68
185000
4000
ein sehr kleiner Bruchteil dieser Menschen hat Fotos von der Meerjungfrauparade.
03:21
How do we get those people together to contribute that work?
69
189000
4000
Wie bekommen wir die Leute zusammen, um diese Arbeit zu leisten?
03:25
The classic answer is to form an institution, right?
70
193000
3000
Die klassische Antwort ist, eine Institution zu bilden, nicht?
03:28
To draw those people into some prearranged structure
71
196000
4000
Um diese Menschen in eine vorgefertigte Struktur zu ziehen,
03:32
that has explicit goals.
72
200000
2000
die klare Ziele hat.
03:34
And I want to call your attention to
73
202000
2000
Ich will Ihre Aufmerksamkeit auf
03:36
some of the side effects of going the institutional route.
74
204000
5000
einige der Nebenwirkungen dieses institutionellen Weges lenken.
03:41
First of all, when you form an institution,
75
209000
2000
Erstens, wenn man eine Institution bildet
03:43
you take on a management problem, right?
76
211000
2000
hat man ein Mangementproblem, nicht wahr?
03:45
No good just hiring employees,
77
213000
2000
Es reicht nicht, einfach Mitarbeiter einzustellen.
03:47
you also have to hire other employees to manage those employees
78
215000
3000
Man muss auch weitere Mitarbeiter einstellen, um diese Mitarbeiter zu managen
03:50
and to enforce the goals of the institution and so forth.
79
218000
3000
und um die Ziele der Institution durchzusetzen und so weiter.
03:53
Secondly, you have to bring structure into place.
80
221000
3000
Zweitens muss man eine Struktur einführen.
03:56
Right? You have to have economic structure.
81
224000
2000
Man muss eine ökonomische Struktur haben.
03:58
You have to have legal structure.
82
226000
2000
Man muss eine juristische Struktur haben.
04:00
You have to have physical structure.
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228000
1000
Man muss eine physische Struktur haben.
04:01
And that creates additional costs.
84
229000
3000
Und das erzeugt zusätzliche Kosten.
04:04
Third, forming an institution is inherently exclusionary.
85
232000
4000
Drittens, eine Institution zu bilden ist von Natur aus ausschließend.
04:08
You notice we haven't got everybody who has a photo.
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236000
4000
Bedenken Sie, wir haben nicht alle, die ein Foto besitzen.
04:12
You can't hire everyone in a company, right?
87
240000
3000
Sie können nicht jeden einstellen.
04:15
You can't recruit everyone into a governmental organization.
88
243000
3000
Man kann nicht jeden für eine staatliche Organisation anwerben.
04:18
You have to exclude some people.
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246000
2000
Manche Leute muss man ausschließen.
04:20
And fourth, as a result of that exclusion,
90
248000
2000
Und Viertens, als Ergebnis dieses Ausschlusses
04:22
you end up with a professional class. Look at the change here.
91
250000
4000
hat man schließlich einen Berufsstand. Schauen Sie auf die Veränderung.
04:26
We've gone from people with photos to photographers.
92
254000
3000
Wir bewegen uns von Leuten die fotografieren zu Fotografen.
04:29
Right? We've created a professional class of photographers
93
257000
4000
Wir haben einen Berufsstand von Fotografen gebildet,
04:33
whose goal is to go out and photograph the Mermaid Parade,
94
261000
2000
deren Auftrag es ist, Fotos von der Meerjungfrau-Parade zu machen
04:35
or whatever else they're sent out to photograph.
95
263000
5000
oder zu was auch immer sie beauftragt werden zu fotographieren.
04:40
When you build cooperation into the infrastructure,
96
268000
3000
Wenn man nun Kooperation in die Infrastruktur einbaut,
04:43
which is the Flickr answer,
97
271000
3000
was Flickrs Lösung ist,
04:46
you can leave the people where they are
98
274000
2000
kann man die Leute da belassen wo sie gerade sind,
04:48
and you take the problem to the individuals, rather than
99
276000
4000
und man geht mit dem Anliegen zu den Einzelnen, anstatt
04:52
moving the individuals to the problem.
100
280000
1000
die Einzelnen zum Problem zu holen.
04:53
You arrange the coordination in the group, and by doing that
101
281000
7000
Sie arrangieren die Zusammenarbeit in der Gruppe, und wenn Sie das tun,
05:00
you get the same outcome, without the institutional difficulties.
102
288000
4000
bekommen Sie die gleichen Ergebnsise, ohne den Aufwand einer Institution.
05:04
You lose the institutional imperative.
103
292000
2000
Sie verlieren den institutionalen Imperativ.
05:06
You lose the right to shape people's work when it's volunteer effort,
104
294000
3000
Sie verlieren das Recht, die Arbeit der Menschen zu gestalten, wenn sie freiwillig ist,
05:09
but you also shed the institutional cost,
105
297000
3000
aber Sie haben auch keine institutionellen Kosten.
05:12
which gives you greater flexibility.
106
300000
2000
was Ihnen eine größere Flexibilität ermöglicht.
05:14
What Flickr does is it replaces planning with coordination.
107
302000
5000
Was Flickr tut ist, Planen durch Koordinieren zu ersetzen.
05:19
And this is a general aspect of these cooperative systems.
108
307000
3000
Und das ist ein Hauptmerkmal von diesen kooperativen Systemen.
05:22
Right. You'll have experienced this in your life
109
310000
3000
Sie haben das in Ihrem Leben schon erfahren,
05:25
whenever you bought your first mobile phone,
110
313000
2000
als Sie Ihr erstes Handy gekauft haben
05:27
and you stopped making plans.
111
315000
2000
und aufhörten zu planen.
05:29
You just said, "I'll call you when I get there."
112
317000
2000
Sie sagen jetzt: Ich ruf dich an, wenn ich da bin.
05:31
"Call me when you get off work." Right?
113
319000
2000
Ruf mich an, wenn du Feierabend hast, OK?
05:33
That is a point-to-point replacement of coordination with planning.
114
321000
5000
Das ist die schrittweise Umstellung von Planung auf Zusammenarbeit,
05:38
Right. We're now able to do that kind of thing with groups.
115
326000
4000
Wir sind nun in der Lage, so auch mit Gruppen zu arbeiten.
05:42
To say instead of, we must make an advance plan,
116
330000
3000
Statt zu sagen, wir müssen im Voraus planen
05:45
we must have a five-year projection
117
333000
1000
wir müssen einen 5-Jahresplan erstellen,
05:46
of where the Wikipedia is going to be, or whatever,
118
334000
3000
wie Wikipedia sich entwickeln wird oder so ähnlich,
05:49
you can just say, let's coordinate the group effort,
119
337000
3000
sagen Sie jetzt, lasst uns die Gruppenarbeit koordinieren
05:52
and let's deal with it as we go,
120
340000
2000
und befassen wir uns damit, in welche Richtung wir gehen,
05:54
because we're now well-enough coordinated
121
342000
1000
weil wir nun so gut koordiniert sind,
05:55
that we don't have to take on the problems of deciding in advance what to do.
122
343000
5000
dass wir uns nicht im Vorfeld entscheiden müssen, was zu tun ist.
06:00
So here's another example. This one's somewhat more somber.
123
348000
3000
Hier ist ein weiteres Beispiel. Es ist etwas düsterer.
06:03
These are photos on Flickr tagged "Iraq."
124
351000
2000
Das sind Fotos von Flickr, mit dem Schlagwort "Irak" versehen.
06:09
And everything that was hard about the coordination cost
125
357000
3000
Und war der Koordinationsaufwand auf der
06:12
with the Mermaid Parade is even harder here.
126
360000
3000
Meerjungfrauen-Parade schon groß, so ist er hier noch größer.
06:15
There are more pictures. There are more photographers.
127
363000
3000
Da sind mehr Fotos. Da sind mehr Fotografen.
06:18
It's taken over a wider geographic area.
128
366000
4000
Sie wurden in einem geographisch größeren Gebiet aufgenommen,
06:22
The photos are spread out over a longer period of time.
129
370000
2000
über einen größeren Zeitraum hinweg.
06:24
And worst of all, that figure at the bottom,
130
372000
4000
Und das Schlimmste sind die Zahlen am unteren Rand,
06:28
approximately ten photos per photographer, is a lie.
131
376000
4000
denn ungefähr 10 Fotos pro Fotograf ist eine Lüge.
06:32
It's mathematically true,
132
380000
2000
Mathematisch ist es richtig,
06:34
but it doesn't really talk about anything important --
133
382000
2000
aber das sagt uns nichts Wichtiges,
06:36
because in these systems, the average isn't really what matters.
134
384000
5000
weil in diesem System der Durchschnitt nicht das ist, worauf es ankommt.
06:41
What matters is this.
135
389000
2000
Wichtig ist folgendes:
06:43
This is a graph of photographs tagged Iraq
136
391000
5000
Dies ist ein Diagramm von Bildern, die mit "Irak" getagged wurden,
06:48
as taken by the 529 photographers who contributed the 5,445 photos.
137
396000
6000
von 529 Fotographen wurden 5.445 Fotos zur Verfügung gestellt.
06:54
And it's ranked in order of number of photos taken per photographer.
138
402000
5000
Und sie sind in der Reihenfolge der Anzahl der Fotos pro Fotografen angeordnet.
06:59
You can see here, over at the end,
139
407000
2000
Sie sehen hier am Ende
07:01
our most prolific photographer has taken around 350 photos,
140
409000
4000
den produktivsten Fotografen mit ungefähr 350 Fotos
07:05
and you can see there's a few people who have taken hundreds of photos.
141
413000
4000
und Sie sehen, dass es ein paar Leute gibt, die hunderte von Fotos gemacht haben.
07:09
Then there's dozens of people who've taken dozens of photos.
142
417000
3000
Dann gibt es Dutzende von Menschen, die Dutzende von Fotos gemacht haben.
07:12
And by the time we get around here,
143
420000
2000
Und wenn wir hier angekommen sind
07:14
we get ten or fewer photos, and then there's this long, flat tail.
144
422000
4000
bekommen wir 10 Fotos oder weniger, und dann gibt es diesen langen Ausläufer.
07:18
And by the time you get to the middle,
145
426000
2000
Und wenn man in die Mitte gelangt hat man
07:20
you've got hundreds of people
146
428000
2000
hunderte von Leuten,
07:22
who have contributed only one photo each.
147
430000
3000
die jeweils nur ein Foto bereitgestellt haben.
07:25
This is called a power-law distribution.
148
433000
2000
Das nennt man eine Potenzgesetz-Verteilung.
07:27
It appears often in unconstrained social systems
149
435000
5000
Man trifft sie oft in nicht eingeschränkten sozialen Systemen,
07:32
where people are allowed to contribute as much or as little as they like --
150
440000
4000
wo Menschen soviel oder so wenig beitragen können, wie sie wollen,
07:36
this is often what you get. Right?
151
444000
2000
das ist oft das, was Sie erhalten, OK?
07:38
The math behind the power-law distribution is that whatever's in the nth position
152
446000
4000
Die Mathematik hinter diesem Verteilungsgesetz ist, dass was immer in der n-ten Position ist,
07:42
is doing about one-nth of whatever's being measured,
153
450000
3000
ungefähr ein n-tel von dem macht, was man misst,
07:45
relative to the person in the first position.
154
453000
2000
in Relation zur Person an der ersten Position.
07:47
So, we'd expect the tenth most prolific photographer
155
455000
2000
So würden wir erwarten, dass der zehnt-produktivste Fotograf
07:49
to have contributed about a tenth of the photos,
156
457000
3000
etwa ein Zehntel der Fotos beigetragen hat,
07:52
and the hundredth most prolific photographer
157
460000
2000
und der an 100. Stelle stehende Fotograf
07:54
to have contributed only about a hundred as many photos
158
462000
3000
nur etwa ein 100stel der Fotos gemacht hat
07:57
as the most prolific photographer did.
159
465000
2000
als der produktivste Fotograf.
07:59
So, the head of the curve can be sharper or flatter.
160
467000
4000
So kann die Kurve steiler oder flacher verlaufen.
08:03
But that basic math accounts both for the steep slope
161
471000
2000
Aber diese Grundlagen-Mathematik erklärt sowohl die steile Neigung
08:05
and for the long, flat tail.
162
473000
2000
als auch den langen, flachen Ausläufer.
08:07
And curiously, in these systems, as they grow larger,
163
475000
3000
Und in diesen Systemen, während sie wachsen
08:10
the systems don't converge; they diverge more.
164
478000
4000
konvergieren sie seltsamerweise nicht, sondern sie divergieren.
08:14
In bigger systems, the head gets bigger
165
482000
1000
In größeren Systemen wird der Kopf größer
08:15
and the tail gets longer, so the imbalance increases.
166
483000
6000
und der Ausläufer wird länger, so erhöht sich das Ungleichgewicht.
08:21
You can see the curve is obviously heavily left-weighted. Here's how heavily:
167
489000
4000
Wie Sie sehen können ist die Kurve offensichtlich linkslastig. Hier sieht man wie stark.
08:25
if you take the top 10 percent of photographers contributing to this system,
168
493000
4000
Nehmen Sie die Top 10 % der produktivsten Fotografen in diesem System,
08:29
they account for three quarters of the photos taken --
169
497000
4000
sie machten 3/4 der Fotos -
08:33
just the top 10 percent most prolific photographers.
170
501000
3000
nur die Top 10% der produktivsten Fotografen.
08:36
If you go down to five percent,
171
504000
2000
Wenn Sie runter gehen zu 5 %,
08:38
you're still accounting for 60 percent of the photos.
172
506000
3000
erhalten Sie immer noch 60% der Fotos.
08:41
If you go down to one percent, exclude 99 percent of the group effort,
173
509000
6000
Wenn Sie zu 1% gehen, also 99% der Gruppenarbeit ausschließen,
08:47
you're still accounting for almost a quarter of the photos.
174
515000
3000
haben Sie immer noch fast 1/4 der Fotos.
08:50
And because of this left weighting,
175
518000
2000
Und wegen dieser Linkslastigkeit
08:52
the average is actually here, way to the left.
176
520000
5000
ist der Mittelwert tatsächlich hier, ganz weit links.
08:57
And that sounds strange to our ears,
177
525000
2000
Das klingt fremd in unseren Ohren,
08:59
but what ends up happening is that 80 percent of the contributors
178
527000
3000
aber was schließlich passiert ist, dass 80 Prozent der Mitwirkenden
09:02
have contributed a below-average amount.
179
530000
3000
unterdurchschnittlich viel beigetragen haben.
09:05
That sounds strange because we expect average and middle
180
533000
2000
Das klingt befremdlich weil wir erwarten, dass der Durchschnitt und die Mitte
09:07
to be about the same, but they're not at all.
181
535000
3000
an gleicher Stelle sind, sie sind es aber nicht.
09:10
This is the math underlying the 80/20 rule. Right?
182
538000
4000
Das hier ist die Mathematik der 80 zu 20 Regel, OK?
09:14
Whenever you hear anybody talking about the 80/20 rule,
183
542000
2000
Jedesmal wenn Sie jemanden über die 80/20-Regel reden hören,
09:16
this is what's going on. Right?
184
544000
2000
geht es hierum, OK?
09:18
20 percent of the merchandise accounts for 80 percent of the revenue,
185
546000
4000
20% der Ware bringt 80% der Einnahmen.
09:22
20 percent of the users use 80 percent of the resources --
186
550000
2000
20% der Kunden verbrauchen 80% der Ressourcen -
09:24
this is the shape people are talking about when that happens.
187
552000
5000
das ist gemeint, wenn Leute davon reden.
09:29
Institutions only have two tools: carrots and sticks.
188
557000
3000
Institutionen haben aber nur zwei Werkzeuge: Zuckerbrot und Peitsche.
09:32
And the 80 percent zone is a no-carrot and no-stick zone.
189
560000
4000
Und die 80%-Zone ist eine Zone ohne Zuckerbrote und Peitschen.
09:36
The costs of running the institution mean that you cannot
190
564000
9000
Die Kosten einer Institution entstehen dadurch, dass Sie die Leistung von
09:45
take on the work of those people easily in an institutional frame.
191
573000
3000
Menschen in einem institutionellen Rahmen nicht einfach voraussetzen können.
09:48
The institutional model always pushes leftwards,
192
576000
4000
Das instituionelle Modell driftet immer nach links,
09:52
treating these people as employees.
193
580000
2000
wenn man diese Leute wie Angestellte behandelt.
09:54
The institutional response is,
194
582000
1000
Die Reaktion ist,
09:55
I can get 75 percent of the value for 10 percent of the hires -- great,
195
583000
5000
dass ich 75% der Arbeit für 100% des Lohns erhalte - großartig.
10:00
that's what I'll do.
196
588000
2000
Das ist es, was ich tun werde.
10:02
The cooperative infrastructure model says,
197
590000
2000
Das kooperative Infrastruktur-Modell sagt,
10:04
why do you want to give up a quarter of the value?
198
592000
3000
warum willst du auf ein Viertel des Nutzens verzichten?
10:07
If your system is designed
199
595000
2000
Wenn dein System so angelegt ist,
10:09
so that you have to give up a quarter of the value,
200
597000
3000
dass du auf ein Viertel des Nutzens verzichten musst,
10:12
re-engineer the system.
201
600000
3000
dann baue dein System um.
10:15
Don't take on the cost that prevents you
202
603000
2000
Übernimm keine Kosten, die Dich daran hindern,
10:17
from getting to the contributions of these people.
203
605000
2000
Beiträge von diesen Menschen zu bekommen,
10:19
Build the system so that anybody can contribute at any amount.
204
607000
5000
baue das System so, dass jeder jeglichen Beitrag leisten kann.
10:24
So the coordination response asks not,
205
612000
6000
So lautet die Frage nicht:
10:30
how are these people as employees, but rather,
206
618000
3000
wie sind diese Menschen als Mitarbeiter, sondern
10:33
what is their contribution like? Right?
207
621000
2000
was sind sie in der Lage zu leisten?
10:35
We have over here Psycho Milt, a Flickr user,
208
623000
3000
Wir haben hier Psycho Milt, einen Flickr-Nutzer,
10:38
who has contributed one, and only one, photo titled "Iraq."
209
626000
5000
der nur ein einziges Irak-Foto beigetragen hat.
10:43
And here's the photo. Right. Labeled, "Bad Day at Work."
210
631000
4000
Hier ist das Foto. Mit dem Namen "Bad Day at Work"
10:47
Right? So the question is,
211
635000
3000
Die Frage ist:
10:50
do you want that photo? Yes or no.
212
638000
3000
Möchten Sie das Foto haben? Ja oder nein.
10:53
The question is not, is Psycho Milt a good employee?
213
641000
4000
Die Frage ist nicht: Ist Psycho Milt eine guter Mitarbeiter?
10:57
And the tension here is between institution as enabler
214
645000
5000
Der Bogen spannt sich hier von einer Institution als Ermöglicher
11:02
and institution as obstacle.
215
650000
2000
zu einer Institution als Verhinderer.
11:04
When you're dealing with the left-hand edge
216
652000
2000
Wenn man sich mit jemanden am linken Rand
11:06
of one of these distributions,
217
654000
2000
von einer dieser Verteilungen befasst,
11:08
when you're dealing with the people who spend a lot of time
218
656000
2000
wenn man sich mit Leuten befasst, die viel Zeit darauf verwenden
11:10
producing a lot of the material you want,
219
658000
2000
das Material zu produzieren, dass man will,
11:12
that's an institution-as-enabler world.
220
660000
2000
dann hat man eine Institution, die ermöglicht.
11:14
You can hire those people as employees, you can coordinate their work
221
662000
3000
Sie können diese Leute als Mitarbeiter anwerben, Sie können deren Arbeit koordinieren
11:17
and you can get some output.
222
665000
2000
und Sie bekommen Ergebnisse.
11:19
But when you're down here, where the Psycho Milts of the world
223
667000
2000
Aber hier unten, wo die Psycho Milts dieser Welt
11:21
are adding one photo at a time,
224
669000
3000
jeweils nur ein Foto beisteuern,
11:24
that's institution as obstacle.
225
672000
3000
hat man die Institution als Verhinderer.
11:27
Institutions hate being told they're obstacles.
226
675000
4000
Institutionen hassen es, wenn man sie Verhinderer nennt.
11:31
One of the first things that happens
227
679000
2000
Das erste, was passiert,
11:33
when you institutionalize a problem
228
681000
2000
wenn man ein Problem institutionalisiert
11:35
is that the first goal of the institution
229
683000
4000
ist, dass das erste Ziel der Institution
11:39
immediately shifts from whatever the nominal goal was
230
687000
2000
sofort von welchem Ziel auch immer
11:41
to self-preservation.
231
689000
2000
zur Selbsterhaltung wechselt.
11:43
And the actual goal of the institution goes to two through n.
232
691000
4000
Und das tatsächliche Ziel der Institution geht von 2 bis n.
11:47
Right? So, when institutions are told they are obstacles,
233
695000
3000
Also, wenn man Institutionen Verhinderer nennt,
11:50
and that there are other ways of coordinating the value,
234
698000
2000
und ihnen sagt, dass es andere Koordiantionsmöglichkeiten gibt
11:52
they go through something a little bit like the Kubler-Ross stages --
235
700000
5000
zeigen sie ein Verhalten, das Ähnlichkeit hat mit den Kübler-Ross Stufen
11:57
(Laughter)
236
705000
1000
Lachen
11:58
-- of reaction, being told you have a fatal illness:
237
706000
2000
der Reaktionen auf die Diagnose eines baldigen Todes:
12:00
denial, anger, bargaining, acceptance.
238
708000
4000
Leugnung, Zorn, Verhandeln, Akzeptanz.
12:04
Most of the cooperative systems we've seen
239
712000
2000
Die meisten kooperativen Systeme, die wir gesehen haben
12:06
haven't been around long enough
240
714000
1000
gibt es noch nicht lange genugt
12:07
to have gotten to the acceptance phase.
241
715000
3000
als dass sie die Akzeptanzphase erreicht haben können.
12:10
Many, many institutions are still in denial,
242
718000
2000
Viele, viele Institutionen leugnen immer noch
12:12
but we're seeing recently a lot of both anger and bargaining.
243
720000
5000
aber seit Neuestem sehen wir viel Zorn und Verhandeln.
12:17
There's a wonderful, small example going on right now.
244
725000
2000
Im Moment gibt es da ein wundervolles kleines Beispiel.
12:19
In France, a bus company is suing people for forming a carpool,
245
727000
5000
In Frankreich verklagt ein Busunternehmen Menschen, die Fahrgemeinschaften bilden
12:24
right, because the fact that they have coordinated
246
732000
3000
weil die Tatsache, dass die Menschen sich koordiniert haben,
12:27
themselves to create cooperative value is depriving them of revenue.
247
735000
6000
um sich einen Vorteil zu verschaffen, das Unternehmen um die Einnahmen bringt.
12:33
You can follow this in the Guardian.
248
741000
1000
Sie können das im Guardian verfolgen.
12:34
It's actually quite entertaining.
249
742000
4000
Es ist ganz unterhaltsam.
12:38
The bigger question is,
250
746000
2000
Die große Frage ist:
12:40
what do you do about the value down here?
251
748000
3000
was macht man mit der Leistung hier unten?
12:43
Right? How do you capture that?
252
751000
3000
Wie erfasst man die?
12:46
And institutions, as I've said, are prevented from capturing that.
253
754000
4000
Institutionen, wie ich schon sagte, sind daran gehindert, das zu erfassen.
12:50
Steve Ballmer, now CEO of Microsoft,
254
758000
2000
Steve Ballmer, gerade der CEO von Microsoft,
12:52
was criticizing Linux a couple of years ago, and he said,
255
760000
2000
kritisierte vor einigen Jahren Linux, und er sagte:
12:54
"Oh, this business of thousands of programmers
256
762000
2000
Oh, dieses Unternehmen mit tausenden von Programmierern,
12:56
contributing to Linux, this is a myth.
257
764000
2000
die alle an Linux mit arbeiten, das ist ein Mythos.
12:58
We've looked at who's contributed to Linux,
258
766000
3000
Wir haben uns angeschaut, wer an Linux mitarbeitet
13:01
and most of the patches have been produced by programmers
259
769000
3000
und die meisten Programmkorrekturen wurden von Programmierern hergestellt ,
13:04
who've only done one thing." Right?
260
772000
4000
die nur einmal aktiv wurden. OK?
13:08
You can hear this distribution under that complaint.
261
776000
4000
Man kann diese Verteilung aus dieser Beschwerde heraushören.
13:12
And you can see why, from Ballmer's point of view,
262
780000
2000
Und man kann von Ballmers Standpunkt aus erkennen, warum
13:14
that's a bad idea, right?
263
782000
1000
es eine schlechte Idee ist , OK?
13:15
We hired this programmer, he came in, he drank our Cokes
264
783000
3000
Wir haben diesen Programmierer eingestellt, er kam, trank unsere Cola
13:18
and played Foosball for three years and he had one idea.
265
786000
2000
und spielte drei Jahre lang Fußball und hatte eine einzige Idee.
13:20
(Laughter)
266
788000
1000
Lachen
13:21
Right? Bad hire. Right?
267
789000
3000
OK? Ein schlechtes Geschäft, oder?
13:24
(Laughter)
268
792000
2000
Lachen
13:26
The Psycho Milt question is, was it a good idea?
269
794000
5000
Die Psycho Milt Frage ist, war das eine gute Idee?
13:31
What if it was a security patch?
270
799000
2000
Was, wenn es eine Sicherheitskorrektur war?
13:33
What if it was a security patch for a buffer overflow exploit,
271
801000
4000
Was, wenn es ein Sicherheitpatch für ein buffer overflow exploit war,
13:37
of which Windows has not some, [but] several?
272
805000
2000
von denen Windows nicht nur einige sondern viele hat?
13:39
Do you want that patch, right?
273
807000
4000
Möchten Sie dieses Patch haben, ja?
13:43
The fact that a single programmer can,
274
811000
2000
Die Tatsache, das ein einzelner Programmierer,
13:45
without having to move into a professional relation
275
813000
3000
ohne dass er eine berufliche Beziehung
13:48
to an institution, improve Linux once
276
816000
3000
mit einem Unternehmen eingehen muss, Linux verbessern kann
13:51
and never be seen from again, should terrify Ballmer.
277
819000
4000
und dann niemals wieder gesehen wird, sollte Ballmer erschrecken.
13:55
Because this kind of value is unreachable in classic
278
823000
4000
Weil diese Art von Leistung nicht möglich ist in klassischen
13:59
institutional frameworks, but is part of cooperative
279
827000
2000
institutionellen Rahmen, aber Teil von kooperativen
14:01
systems of open-source software, of file sharing,
280
829000
3000
Systemen der freien Software, von Daten-Austausch,
14:04
of the Wikipedia. I've used a lot of examples from Flickr,
281
832000
3000
von Wikipedia ist. Ich habe viele Beispiele von Flickr verwendet,
14:07
but there are actually stories about this from all over.
282
835000
3000
aber man findet solche Geschichten überall.
14:10
Meetup, a service founded so that users could find people
283
838000
3000
Meetup ist ein Service, der Nutzern bei der Suche hilft, Menschen
14:13
in their local area who share their interests and affinities
284
841000
2000
mit gleichen Interessen und Neigungen in ihrer Nachbarschaft zu finden
14:15
and actually have a real-world meeting offline in a cafe
285
843000
4000
und sich sogar offline in der realen Welt zu treffen, in einem Café,
14:19
or a pub or what have you.
286
847000
2000
einer Kneipe oder wo auch immer.
14:21
When Scott Heiferman founded Meetup,
287
849000
2000
Als Scott Heiferman Meetup gründete,
14:23
he thought it would be used for, you know,
288
851000
2000
nahm er an, dass der Service von
14:25
train spotters and cat fanciers -- classic affinity groups.
289
853000
2000
Zugbeobachtern und Katzenfans genutzt werden würde, klassischen Interessensgruppen.
14:27
The inventors don't know what the invention is.
290
855000
3000
Die Erfinder wissen nicht, was die Erfindung ist.
14:30
Number one group on Meetup right now,
291
858000
2000
Wer ist die Nr.1 der Gruppen auf Meetup heute
14:32
most chapters in most cities with most members, most active?
292
860000
3000
mit den meisten Einträgen in den meisten Städten, mit den meisten Mitgliedern,am meisten aktiv?
14:35
Stay-at-home moms. Right?
293
863000
2000
Mütter, die zu Hause bleiben.
14:37
In the suburbanized, dual-income United States,
294
865000
3000
In den vervororteten, doppel verdienenden Vereinigten Staaten
14:40
stay-at-home moms are actually missing
295
868000
3000
fehlt Müttern zu Hause
14:43
the social infrastructure that comes from extended family
296
871000
3000
die soziale Infrastruktur, die aus Großfamilen
14:46
and local, small-scale neighborhoods.
297
874000
3000
und örtlichen kleinen Nachbarschaften kommt.
14:49
So they're reinventing it, using these tools.
298
877000
3000
Also haben sie die mit diesen Mitteln neu erfunden.
14:52
Meetup is the platform,
299
880000
1000
Meetup ist die Plattform,
14:53
but the value here is in social infrastructure.
300
881000
3000
aber der Wert liegt hier in der sozialen Infrastruktur.
14:56
If you want to know what technology is going to change the world,
301
884000
3000
Wenn Sie wissen wollen, wie Technologie die Welt verändert,
14:59
don't pay attention to 13-year-old boys --
302
887000
2000
richten Sie Ihre Aufmerksamkeit nicht auf 13jährige Jungen -
15:01
pay attention to young mothers,
303
889000
2000
sondern auf junge Mütter,
15:03
because they have got not an ounce of support for technology
304
891000
3000
denn sie unterstützten die Technologie kein bisschen,
15:06
that doesn't materially make their lives better.
305
894000
3000
die ihre Lebensqualität nicht wesentlich verbessert.
15:09
This is so much more important than Xbox,
306
897000
2000
Das ist so viel wichtiger als die Xbox,
15:11
but it's a lot less glitzy.
307
899000
2000
aber es ist eben weniger glamourös.
15:13
I think this is a revolution.
308
901000
2000
Ich denke, es ist eine Revolution.
15:15
I think that this is a really profound change
309
903000
3000
Ich glaube, dass ist eine tiefgreifende Veränderung
15:18
in the way human affairs are arranged.
310
906000
1000
in der Art und Weise, wie Menschen ihre Angelegenheiten arrangieren.
15:19
And I use that word advisedly.
311
907000
2000
Und ich verwende dieses Wort bewusst.
15:21
It's a revolution in that it's a change in equilibrium.
312
909000
3000
Es ist eine Revolution insofern es das Gleichgewicht verändert.
15:24
It's a whole new way of doing things, which includes new downsides.
313
912000
6000
Es ist ein ganz neuer Weg, Dinge zu tun, die auch wiederum neue Schatten werfen.
15:30
In the United States right now, a woman named Judith Miller
314
918000
3000
In den Vereinigten Staaten sitzt augenblicklich eine Frau namens Judith Miller
15:33
is in jail for not having given to a Federal Grand Jury her sources --
315
921000
5000
im Gefängins, weil die dem Geschworenen-Gericht nicht ihre Quellen genannt hat -
15:38
she's a reporter for the New York Times --
316
926000
1000
sie ist eine Reporterin der New York Times -
15:39
her sources, in a very abstract and hard-to-follow case.
317
927000
3000
ihre Quellen in einem sehr abstrakten und schwer zu verfolgenden Fall.
15:42
And journalists are in the street rallying to improve the shield laws.
318
930000
3000
Journalisten demonstrieren, um die Schutz-Gesetze zu verbessern.
15:45
The shield laws are our laws -- pretty much a patchwork of state laws --
319
933000
4000
Die Schutz-Gesetze sind unsere Gesetze, ein ziemlicher Flickenteppich von Landesgesetzen,
15:49
that prevent a journalist from having to betray a source.
320
937000
3000
die einen Journalisten davor bewahren, eine Quelle verraten zu müssen.
15:52
This is happening, however, against the background
321
940000
3000
Dies geschieht jedoch vor dem Hintergrund
15:55
of the rise of Web logging.
322
943000
2000
der Zunahme des Bloggens.
15:57
Web logging is a classic example of mass amateurization.
323
945000
4000
Blogging ist ein klassisches Beispiel für Massen-Amateurisierung.
16:01
It has de-professionalized publishing.
324
949000
2000
Es hat das Veröffentlichen ent-professionalisiert.
16:03
Want to publish globally anything you think today?
325
951000
3000
Sie wollen irgendwas, was sie heute denken weltweit veröffentlichen?
16:06
It is a one-button operation that you can do for free.
326
954000
4000
Das können Sie kostenlos mit einem Klick tun.
16:10
That has sent the professional class of publishing down
327
958000
4000
Das hat den Berufsstand der Verleger herabgesetzt auf
16:14
into the ranks of mass amateurization.
328
962000
3000
das Niveau der Massen-Amateurisierung.
16:17
And so the shield law, as much as we want it --
329
965000
4000
Und die Schutzgesetze, so sehr wir sie wollen -
16:21
we want a professional class of truth-tellers --
330
969000
2000
wir möchten einen Berufsstand der Wahrheits-Sager -
16:23
it is becoming increasingly incoherent, because
331
971000
3000
werden immer unzusammenhängender, weil
16:26
the institution is becoming incoherent.
332
974000
2000
die Institution immer unzusammenhängender wird.
16:28
There are people in the States right now
333
976000
2000
Da gibt es Menschen in den Staaten,
16:30
tying themselves into knots, trying to figure out
334
978000
3000
die krampfhaft versuchen herauszufinden,
16:33
whether or not bloggers are journalists.
335
981000
2000
ob Blogger Journalisten sind oder nicht.
16:35
And the answer to that question is,
336
983000
2000
Die Antwort auf diese Frage ist:
16:37
it doesn't matter, because that's not the right question.
337
985000
3000
es spielt keine Rolle, weil es nicht die richtige Frage ist.
16:40
Journalism was an answer to an even more important question,
338
988000
4000
Der Journalismus war eine Antwort auf eine noch wichtigere Frage
16:44
which is, how will society be informed?
339
992000
2000
die lautet: wie informiert man eine Gesellschaft?
16:46
How will they share ideas and opinions?
340
994000
3000
Wie kann man Ideen und Meinungen teilen?
16:49
And if there is an answer to that that happens outside
341
997000
3000
Und wenn es eine Lösung dafür gibt, das außerhalb
16:52
the professional framework of journalism,
342
1000000
2000
des professionellen Rahmens des Journalismus passiert,
16:54
it makes no sense to take a professional metaphor
343
1002000
4000
so macht es keinen Sinn eine professionelle Metapher zu nehmen
16:58
and apply it to this distributed class.
344
1006000
4000
und sie auf diese verteilte Klasse anzuwenden.
17:02
So as much as we want the shield laws,
345
1010000
2000
Je mehr wir also Schutzgesetze haben wollen,
17:04
the background -- the institution to which they were attached --
346
1012000
4000
desto mehr wird der Hintergrund - die Institution, an die sie angeheftet sind
17:08
is becoming incoherent.
347
1016000
2000
unzusammenhängend werden.
17:10
Here's another example.
348
1018000
2000
Hier ein anderes Beispiel:
17:12
Pro-ana, the pro-ana groups.
349
1020000
2000
Pro-ana, die Pro-ana-Gruppen
17:14
These are groups of teenage girls
350
1022000
2000
Das sind Gruppen von Teenager-Mädchen,
17:16
who have taken on Web logs, bulletin boards,
351
1024000
3000
die in Weblogs und Foren aktiv sind, sowie
17:19
other kinds of cooperative infrastructure,
352
1027000
2000
in anderen Arten von kooperativen Infrastrukturen
17:21
and have used it to set up support groups for
353
1029000
2000
und sie nutzen sie als Selbsthilfegruppen
17:23
remaining anorexic by choice.
354
1031000
2000
für die, die magersüchtig bleiben wollen.
17:25
They post pictures of thin models, which they call "thinspiration."
355
1033000
3000
Sie veröffentlichen Bilder von mageren Modells, die sie "Thinspiration" nennen.
17:28
They have little slogans, like "Salvation through Starvation."
356
1036000
3000
Sie haben kurze Slogans, wie "Rettung durch Hunger"
17:31
They even have Lance Armstrong-style bracelets,
357
1039000
2000
Sie haben Armbänder im Stil von Lance Armstrong,
17:33
these red bracelets, which signify, in the small group,
358
1041000
3000
rote Armbänder, die in dieser kleinen Gruppe anzeigen:
17:36
I am trying to maintain my eating disorder.
359
1044000
3000
"Ich versuche an meiner Essstörung festzuhalten"
17:39
They trade tips, like, if you feel like eating something,
360
1047000
2000
Sie geben Tipps, wie man das Hunger-Gefühl verdrängen kann:
17:41
clean a toilet or the litter box. The feeling will pass.
361
1049000
5000
reinigt eine Toilette oder ein Katzenklo. Das Gefühl wird verschwinden.
17:46
We're used to support groups being beneficial.
362
1054000
3000
Wir sind daran gewöhnt, dass Selbsthilfegruppen positiv sind.
17:49
We have an attitude that support groups are inherently beneficial.
363
1057000
3000
Wir haben eine Einstellung, dass Selbsthilfegruppen an sich positiv sind.
17:52
But it turns out that the logic of the support group is value neutral.
364
1060000
4000
Aber grundsätzlich ist die Logik hinter Selbsthilfegruppen erst einmal wertneutral.
17:56
A support group is simply a small group that wants to maintain
365
1064000
4000
Eine Selbsthilfegruppe ist einfach eine Gruppe, die versucht,
18:00
a way of living in the context of a larger group.
366
1068000
3000
innerhalb einer größeren Gruppe ihre Lebensart aufrecht zu erhalten.
18:03
Now, when the larger group is a bunch of drunks,
367
1071000
2000
Ist nun die größere Gruppe ein Haufen Betrunkener
18:05
and the small group wants to stay sober, then we think,
368
1073000
2000
und die kleine Gruppe möchte nüchtern bleiben, dann glauben wir,
18:07
that's a great support group.
369
1075000
2000
dass dies eine großartige Selbsthilfegruppe ist.
18:09
But when the small group is teenage girls
370
1077000
2000
Wenn aber eine kleine Gruppe von Teenager-Mädchen
18:11
who want to stay anorexic by choice, then we're horrified.
371
1079000
4000
magersüchtig bleiben will, dann sind wir entsetzt.
18:15
What's happened is that the normative goals
372
1083000
3000
Die normativen Ziele
18:18
of the support groups that we're used to,
373
1086000
2000
von Selbsthilfegruppen, an die wir gewohnt sind
18:20
came from the institutions that were framing them,
374
1088000
3000
werden von Institutionen gestaltet
18:23
and not from the infrastructure.
375
1091000
1000
und entwickeln sich nicht in der Infrastruktur.
18:24
Once the infrastructure becomes generically available,
376
1092000
4000
Sobald eine Infrastruktur allgemein verfügbar ist,
18:28
the logic of the support group has been revealed to be
377
1096000
2000
offenbart sich die Logik der Selbsthilfegruppe
18:30
accessible to anyone, including people pursuing these kinds of goals.
378
1098000
5000
für jedermann, inklusive der Leute, die diese Art von Zielen verfolgen.
18:35
So, there are significant downsides to these changes
379
1103000
2000
Das kann erhebliche Nachteile
18:37
as well as upsides. And of course, in the current environment,
380
1105000
3000
wie auch Vorteile haben. Und natürlich braucht es im derzeitigen Umfeld
18:40
one need allude only lightly to the work of non-state actors
381
1108000
5000
nur leichte Anspielungen von nicht staatlichen Akteuren,
18:45
trying to influence global affairs, and taking advantage of these.
382
1113000
3000
um auf globale Angelegenheiten Einfluss zu nehmen und diese zu nutzen.
18:48
This is a social map of the hijackers and their associates
383
1116000
3000
Dies ist eine soziale Landkarte von den Entführern und deren Helfern,
18:51
who perpetrated the 9/11 attack.
384
1119000
4000
die die Angriffe von 9/11 verübten.
18:55
It was produced by analyzing their communications patterns
385
1123000
4000
Sie wurde erstellt, indem man deren Kommunikationsmuster,
18:59
using a lot of these tools. And doubtless the intelligence communities of the world
386
1127000
3000
der Gebrauch vieler dieser Werkzeuge, analysierte. Zweifellos leisten die Geheimdienste der Welt
19:02
are doing the same work today for the attacks of last week.
387
1130000
4000
heute die gleiche Arbeit für die Angriffe in der letzten Woche.
19:06
Now, this is the part of the talk where I tell you
388
1134000
2000
Nun komme ich zu dem Teil der Rede, in dem ich Ihnen berichten werde,
19:08
what's going to come as a result of all of this,
389
1136000
2000
was aus all diesem resultieren wird,
19:10
but I'm running out of time, which is good,
390
1138000
3000
aber mir läuft die Zeit weg, was gut ist,
19:13
because I don't know.
391
1141000
2000
weil ich es nicht weiß.
19:15
(Laughter)
392
1143000
2000
Lachen
19:17
Right. As with the printing press, if it's really a revolution,
393
1145000
4000
Also, wie bei der Druckerpresse ist es eine wirkliche Revolution,
19:21
it doesn't take us from Point A to Point B.
394
1149000
2000
es bringt uns nicht von Punkt A zu Punkt B,
19:23
It takes us from Point A to chaos.
395
1151000
3000
sondern es stürzt uns von Punkt A ins Chaos.
19:26
The printing press precipitated 200 years of chaos,
396
1154000
5000
Die Druckerpresse brachte 200 Jahre Chaos,
19:31
moving from a world where the Catholic Church
397
1159000
2000
den Übergang von einer Welt, in der die Katholische Kirche
19:33
was the sort of organizing political force to the Treaty of Westphalia,
398
1161000
4000
als eine Art politische Gewalt den Vertrag von Westfalen organisierte,
19:37
when we finally knew what the new unit was: the nation state.
399
1165000
3000
als wir endlich begriffen, was die neue Einheit war: der Nationalstaat.
19:40
Now, I'm not predicting 200 years of chaos as a result of this. 50.
400
1168000
5000
Nun sage ich daraus nicht 200 Jahre Chaos vorher. 50.
19:45
50 years in which loosely coordinated groups
401
1173000
4000
50 Jahre, in denen locker koordinierte Gruppen
19:49
are going to be given increasingly high leverage,
402
1177000
3000
einen zunehmend höheren Einfluss ausüben werden,
19:52
and the more those groups forego traditional institutional imperatives --
403
1180000
4000
und je mehr diese Gruppen auf traditionelle institutionelle Zwänge verzichten -
19:56
like deciding in advance what's going to happen,
404
1184000
3000
wie Vorhersagen darüber zu machen, was passieren wird,
19:59
or the profit motive -- the more leverage they'll get.
405
1187000
3000
oder Profitstreben - je mehr Einfluss werden sie bekommen.
20:02
And institutions are going to come under
406
1190000
2000
Und Institutionen werden immer mehr
20:04
an increasing degree of pressure,
407
1192000
2000
unter Druck geraten
20:06
and the more rigidly managed, and the more they rely
408
1194000
2000
und je starrer sie verwaltet werden und je mehr sie sich
20:08
on information monopolies, the greater the pressure is going to be.
409
1196000
4000
auf Informationen von Monopolen verlassen, je größer wird der Druck sein.
20:12
And that's going to happen one arena at a time,
410
1200000
2000
Und es wird einen Bereich nach dem anderen treffen,
20:14
one institution at a time. The forces are general,
411
1202000
3000
ein Unternehmen nach dem anderen. Die Kräfte sind allgemein,
20:17
but the results are going to be specific.
412
1205000
2000
aber die Ergebnisse werden spezifisch sein.
20:19
And so the point here is not,
413
1207000
2000
Und daher geht es nicht darum,
20:21
"This is wonderful," or "We're going to see a transition
414
1209000
3000
"das ist wundervoll" oder "wir erleben eine Verwandlung
20:24
from only institutions to only cooperative framework."
415
1212000
3000
von einer Nur-Institution zu einem Nur-Kooperativen-Rahmen."
20:27
It's going to be much more complicated than that.
416
1215000
2000
Es wird sehr viel komplizierter.
20:29
But the point is that it's going to be a massive readjustment.
417
1217000
3000
Aber der Punkt ist, dass es eine massive Umstellung sein wird.
20:32
And since we can see it in advance and know it's coming,
418
1220000
2000
Und da wir sie im Voraus sehen können und wissen, dass sie kommt
20:34
my argument is essentially: we might as well get good at it.
419
1222000
3000
ist meine Argumentation im Wesentlichen, dass wir darin besser gut werden sollten.
20:37
Thank you very much.
420
1225000
2000
Vielen Dank.
20:39
(Applause)
421
1227000
2000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Clay Shirky - Social Media TheoristClay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications.
Why you should listen
Clay Shirky's work focuses on the rising usefulness of networks -- using decentralized technologies such as peer-to-peer sharing, wireless, software for social creation, and open-source development. New technologies are enabling new kinds of cooperative structures to flourish as a way of getting things done in business, science, the arts and elsewhere, as an alternative to centralized and institutional structures, which he sees as self-limiting. In his writings and speeches he has argued that "a group is its own worst enemy."
Shirky is an adjunct professor in New York Universityʼs graduate Interactive Telecommunications Program, where he teaches a course named “Social Weather.” Heʼs the author of several books. This spring at the TED headquarters in New York, he gave an impassioned talk against SOPA/PIPA that saw 1 million views in 48 hours.
Clay Shirky | Speaker | TED.com