TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
Sean Gourley über die Mathematik des Krieges
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Durch Auslesen grober Daten aus den Nachrichten und plotten dieser in Graphen haben Sean Gourley und sein Team verblüffende Rückschlüsse über die Natur des modernen Krieges gezogen und damit vielleicht ein Modell zur Lösung von Konflikten gefunden.
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
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We look around the media, as we see on the news from Iraq,
0
0
3000
Wir sehen uns um in den Medien, den Nachrichten aus Irak,
00:15
Afghanistan, Sierra Leone,
1
3000
3000
Aghanistan, Sierra Leone,
00:18
and the conflict seems incomprehensible to us.
2
6000
4000
und der Konflikt erscheint uns unbegreiflich.
00:22
And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
3
10000
4000
So erschien es sicherlich mir, als ich dieses Projekt anfing.
00:26
But as a physicist,
4
14000
2000
Jedoch als Physiker,
00:28
I thought, well if you give me some data,
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16000
3000
dachte ich, wenn man mir Daten gibt
00:31
I could maybe understand this. You know, give us a go.
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2000
könnte ich dies vielleicht verstehen. Wissen Sie, lasst es uns versuchen.
00:33
So as a naive New Zealander
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21000
2000
Als naiver Neuseeländer dachte ich
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I thought, well I'll go to the Pentagon.
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23000
2000
gehen wir einfach zum Pentagon
00:37
Can you get me some information?
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25000
2000
Können Sie uns Informationen geben?
00:39
(Laughter)
10
27000
3000
(Lachen)
00:42
No. So I had to think a little harder.
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30000
4000
Nein. Also musste ich ein wenig schärfer Nachdenken.
00:46
And I was watching the news one night in Oxford.
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34000
3000
Eines Abends sah ich die Nachrichten in Oxford.
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
13
37000
3000
Und ich sah auf die quasselnden Köpfe auf dem Sender meiner Wahl.
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
Und ich sah, dass dort Informationen waren.
00:54
There was data within the streams of news that we consume.
15
42000
3000
Da waren Daten in den Nachrichtenströmen die wir konsumieren.
00:57
All this noise around us actually has information.
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45000
4000
All dieses Rauschen um uns enthält tatsächlich Informationen.
01:01
So what I started thinking was,
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49000
2000
Was ich anfing zu denken war,
01:03
perhaps there is something like open source intelligence here.
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51000
3000
das dort vielleicht etwas wie eine Open Source Intelligenz ist.
01:06
If we can get enough of these streams of information together,
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54000
3000
Wenn wir genug dieser Informationsflüsse zusammenbekommen,
01:09
we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
können wir vielleicht anfangen den Krieg zu verstehen.
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
Und das ist genau was ich tat. Wir versammelten ein Team,
01:15
an interdisciplinary team of scientists,
22
63000
2000
ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaftlern,
01:17
of economists, mathematicians.
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65000
3000
Wirtschaftlern, Mathematiker.
01:20
We brought these guys together and we started to try and solve this.
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68000
3000
Wir brachten diese Leute zusammen und fingen an zu versuchen dies zu lösen.
01:23
We did it in three steps.
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71000
2000
Wir taten dies in drei Schritten.
01:25
The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
26
73000
4000
Das erste was wir taten war Sammeln. Wir sammelten 130 unterschiedliche Quellen
01:29
from NGO reports to newspapers and cable news.
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77000
3000
von NGO Berichten zu Zeitungs- und Fernsehnachrichten.
01:32
We brought this raw data in and we filtered it.
28
80000
3000
Wir brachten diese rohen Daten zusammen und filterten sie.
01:35
We extracted the key bits on information to build the database.
29
83000
3000
Wir entnahmen die wichtigsten Informationsstückchen um die Datenbank zu konstruieren.
01:38
That database contained
30
86000
2000
Diese Datenbank enthielt,
01:40
the timing of attacks,
31
88000
2000
die Angriffszeitpunkte,
01:42
the location, the size and the weapons used.
32
90000
2000
den Ort, das Ausmaß und die verwendeten Waffen.
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
33
92000
3000
Dies ist alles in den Informationsflüssen die wir täglich konsumieren,
01:47
we just have to know how to pull it out.
34
95000
2000
wir müssen nur wissen wie wir sie herauspicken.
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
Als wir das hatten konnten wir anfangen ein paar coole Sachen zu machen.
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
36
99000
3000
Was wäre also wenn wir uns die Verteilung der Größe der Angriffe ansehen?
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
Was würde uns das sagen?
01:56
So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
Also haben wir damit begonnen. Und wie Sie hier sehen können,
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
auf der horizontalen Achse,
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
haben wir die Anzahl der im Angriff getöteten Personen.
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
oder das Ausmaß des Angriffs.
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
Und auf der vertikalen Achse haben wir die Anzahl der Angriffe.
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
Plotten wir ein Beispiel hiervon.
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
Sie sehen eine zufällige Verteilung.
02:11
perhaps 67 attacks, one person was killed,
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119000
3000
Vielleicht 67 Angriffe, eine Person getötet,
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
oder 47 Angriffe wo sieben Personen getötet wurden.
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
Wir taten das Gleiche für Irak.
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
Und wir wussten nicht, was wir für den Irak herausfinden würden.
02:22
It turns out what we found was pretty surprising.
49
130000
4000
Es stellt sich heraus was wir herausfanden war sehr Überraschend.
02:26
You take all of the conflict,
50
134000
2000
Man nehme den ganzen Konflikt,
02:28
all of the chaos, all of the noise,
51
136000
2000
das ganze Chaos, das ganze Rauschen,
02:30
and out of that
52
138000
2000
und daraus
02:32
comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
kommt diese präzise Mathematische Verteilung
02:34
of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
über die Art wie Angriffe in diesem Konflikt geregelt sind.
02:37
This blew our mind.
55
145000
2000
Das warf uns um.
02:39
Why should a conflict like Iraq have this
56
147000
4000
Wieso sollte ein Konflikt wie Irak dies
02:43
as its fundamental signature?
57
151000
2000
als fundamentale Charakteristik haben?
02:45
Why should there be order in war?
58
153000
2000
Wieso sollte im Krieg Ordnung herrschen?
02:47
We didn't really understand that.
59
155000
2000
Das verstanden wir nicht wirklich.
02:49
We thought maybe there is something special about Iraq.
60
157000
4000
Wir dachten das der Irak eine Besonderheit hat.
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
Also schauten wir uns ein paar andere Konflikte an.
02:55
We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
62
163000
2000
Wir schauten nach Kolumbien, Afghanistan
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
und nach Senegal.
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
Und das selbe Muster tauchte in jedem Konflikt auf.
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
Das sollte nicht passieren.
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
Dies sind verschiedene Kriege, mit verschiedenen religiösen Fraktionen,
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
verschiedenen politischen und sozialwirtschaftlichen Problemen.
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
Trotzdem sind die grundlegenden Muster in ihnen
03:13
are the same.
69
181000
3000
die Gleichen.
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
Also gingen wir ein wenig weiter.
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
Wir schauten um die ganze Welt nach Daten die wir in die Finger bekommen konnten.
03:21
From Peru to Indonesia,
72
189000
3000
Von Peru nach Indonesien,
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
beobachteten wir das gleiche Muster.
03:26
And we found that not only
74
194000
3000
Wir fanden nicht nur heraus,
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
dass die Verteilungen diese geraden Linien sind,
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
76
199000
2000
sondern das sich die Steigung dieser Linien anhäufen
03:33
this value of alpha equals 2.5.
77
201000
3000
um diesen Wert von Alpha gleich 2,5.
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
Und daraus konnten wir eine Gleichung erstellen,
03:38
that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
welche die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs vorhersagt.
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
Was wir hier sagen,
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
81
211000
4000
ist die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs der X Menschen tötet
03:47
in a country like Iraq
82
215000
2000
in einem Land wie dem Irak,
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
ist gleich einer Konstanten, mal dem Ausmaß des Angriffs,
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
hoch minus Alpha.
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
Und minus Alpha ist die Steigung der Linie die ich ihnen gezeigt habe.
04:01
So what?
86
229000
2000
Ja und?
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
Das sind Daten, Statistiken. Was sagen Sie uns über diese Konflikte?
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
Das war eine Herausforderung der wir uns als Physiker stellen mussten.
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
Wie erklären wir das?
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
Und was wir tatsächlich herausfanden ist, dass Alpha,
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
wenn wir genauer darüber nachdenken,
04:16
structure of the insurgency.
92
244000
3000
die Organisationsstruktur des Aufstands ist.
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
Alpha ist die Verteilung des Angriffsausmaßes,
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
was wirklich die Verteilung
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
der Gruppenstärke der Angreifer ist.
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
Also schauen wir auf einen Verlauf von Gruppendynamik,
04:28
coalescence and fragmentation,
97
256000
3000
zusammenwachsen und fragmentieren.
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
Gruppierungen kommen zusammen. Gruppierungen fallen auseinander.
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
Wir fingen an Berechnungen zu erstellen. Können wir es simulieren?
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
Können wir die Muster erstellen die wir sehen,
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
in Ländern wie Irak?
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
102
270000
2000
Es stellt sich heraus wir machen eine angemessene Arbeit.
04:44
We can run these simulations.
103
272000
2000
Wir können diese Simulationen laufen lassen.
04:46
We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
Wir können es reproduzieren durch einen Verlauf von Gruppendynamik,
04:49
to explain the patterns that we see
105
277000
2000
um die Muster zu erklären welche wir sehen,
04:51
all around the conflicts around the world.
106
279000
5000
um die ganzen Konflikte herum in der ganzen Welt.
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
Was passiert denn hier?
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
Wieso sollten diese unterschiedliche, anscheinen unterschiedliche, Konflikte
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
die gleichen Muster haben?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
Was ich glaube das hier passiert, ist dass
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
sich die Aufständischen Kräfte mit der Zeit entwickeln. Sie passen sich an.
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
Und es stellt sich heraus das es nur eine Lösung gibt
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
einen viel stärkeren Feind zu bekämpfen.
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
Und wenn man diese Lösung als Aufständische Kraft nicht findet,
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
existiert man nicht.
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
Jede Aufständische Kraft in Bewegung,
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
in jedem andauerndem Konflikt,
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
wird in etwa so aussehen.
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
Und das ist was wir glauben was passiert.
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
Gehen wir weiter, wie beeinflussen wir das Geschehen?
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
Wie beenden wir einen Krieg wie in Irak?
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
Wie sieht es aus?
05:34
Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
Alpha ist die Struktur. Es hat einen stabilen Zustand bei 2,5.
05:37
This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
So sehen Kriege aus wenn sie andauern.
05:41
We've got to change that.
125
329000
2000
Das müssen wir ändern.
05:43
We can push it up:
126
331000
2000
Wir können es hoch drücken.
05:45
the forces become more fragmented;
127
333000
2000
Die Kräfte fragmentieren mehr.
05:47
there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
Es gibt mehr von ihnen, aber sie sind schwächer.
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
Oder wir drücken es runter.
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
Sie sind robuster. Es gibt weniger Gruppierungen.
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
Aber vielleicht kann man sich mit ihnen zusammensetzen und mit ihnen Reden.
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
In dieser Graphik werde ich es ihnen vorstellen.
06:01
No one has seen this before. This is literally
133
349000
3000
Niemand hat das bisher gesehen. Das sind wortwörtlich Dinge,
06:04
stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
welche wir letzte Woche entdeckt haben.
06:06
And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
Wir sehen die Entwicklung von Alpha über die Zeit.
06:10
We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
Wir sehen seinen Anfang. Und wir sehen wie es zu dem stabilen Zustand wächst
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the wars around the world look like.
137
361000
2000
wie die Kriege in der ganzen Welt aussehen.
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
Und so bleibt es während der Invasion von Falusia
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
bis zu dem Bombenanschlag von Samarra
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
während der Iraker Wahlen in 2006.
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
Das System wir gestört. Es bewegt sich nach oben
06:25
to a fragmented state.
142
373000
2000
in einen fragmentierten Zustand.
06:27
This is when the surge happens.
143
375000
2000
Das ist als "the surge" (Truppenaufstockung 2007) passiert.
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
Und je nachdem wen man fragt,
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
"the surge" sollte es noch weiter nach oben drücken.
06:34
The opposite happened.
146
382000
2000
Das Gegenteil passierte.
06:36
The groups became stronger.
147
384000
2000
Die Gruppierungen wurden stärker.
06:38
They became more robust.
148
386000
2000
Sie wurden robuster.
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
Und hier dachte ich: ja, super, es wird weiter nach unten gedrückt.
06:43
We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
150
391000
3000
Wir können mit ihnen reden. Wir können eine Lösung finden. Das Gegenteil geschah.
06:46
It's moved up again. The groups are more fragmented.
151
394000
3000
Es bewegte sich wieder nach oben. Die Gruppierungen fragmentierten.
06:49
And this tells me one of two things.
152
397000
2000
Und das sagt mir das eine oder das andere.
06:51
Either we're back where we started
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399000
3000
Entweder sind wir wo wir angefangen haben,
06:54
and the surge has had no effect;
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2000
und "the surge" hatte keinen Effekt.
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or finally the groups have been fragmented to the extent
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404000
4000
Oder endlich sind die Gruppierungen so stark fragmentiert,
07:00
that we can start to think about maybe moving out.
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408000
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dass wir darüber nachdenken können uns zurückzuziehen.
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I don't know what the answer is to that.
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412000
2000
Darauf weiss ich keine Antwort.
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But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
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3000
Aber ich weiß das wir uns die Struktur des Aufstands ansehen sollten,
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to answer that question.
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um diese Frage zu beantworten.
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Thank you.
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Danke.
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(Applause)
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421000
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(Beifall)
ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theoristSean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.
Why you should listen
Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).
A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.
In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.
Sean Gourley | Speaker | TED.com