TED@Intel
Maria Bezaitis: Why we need strangeness
Szükség van az idegenekre, bármily meglepő
Filmed:
Readability: 4.8
1,213,949 views
Digitális világunkban a társadalmi kapcsolatokat az adatok közvetítik. Anélkül, hogy tudnánk róla, elbarrikádoztuk magunkat az idegenektől -- azoktól az emberektől és elképzelésektől, amelyek nem illenek bele a már ismert mintáinkba. Ez egy felhívás olyan technológiára, ami házhoz szállítja számunkra azt, akire vagy amire szükségünk van, még ha nem is ismerjük. (A TED@intel felvétele)
Maria Bezaitis - Computer engineer
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
"Don't talk to strangers."
0
892
3288
"Ne állj szóba idegenekkel!"
00:16
You have heard that phrase uttered
1
4180
2039
Hallottuk ezt
00:18
by your friends, family, schools and the media for decades.
2
6219
4313
barátainktól, a családunktól, az iskolában, a médiából évtizedeken keresztül.
00:22
It's a norm. It's a social norm.
3
10532
2912
Ez egy norma, egy társadalmi norma.
00:25
But it's a special kind of social norm,
4
13444
2358
Azonban ez egy sajátságos társadalmi norma,
00:27
because it's a social norm that wants to tell us
5
15802
2530
mert azt akarja előírni,
00:30
who we can relate to and who we shouldn't relate to.
6
18332
4464
hogy kivel állhatunk szóba, és kivel nem kéne inkább.
00:34
"Don't talk to strangers" says,
7
22796
2504
Azt mondja: "Ne állj szóba idegenekkel!,
00:37
"Stay from anyone who's not familiar to you.
8
25300
4176
Tartózkodj mindenkitől, akit nem ismersz!
00:41
Stick with the people you know.
9
29476
2415
Maradj meg azoknál, akiket ismersz!
00:43
Stick with people like you."
10
31891
2974
Maradj meg azoknál, akik olyanok, mint te!"
00:46
How appealing is that?
11
34865
2352
Mennyire vonzó ez vajon?
00:49
It's not really what we do, is it, when we're at our best?
12
37217
3225
Épp, hogy nem ezt tesszük akkor, amikor a legjobb formánkban vagyunk, igaz?
00:52
When we're at our best, we reach out to people
13
40442
2784
Amikor a legjobb formánkban vagyunk, akkor odafordulunk azokhoz,
00:55
who are not like us,
14
43226
1618
akik nem olyanok, mint mi,
00:56
because when we do that, we learn from people
15
44844
2867
mert olyankor, olyan emberektől tanulunk,
00:59
who are not like us.
16
47711
2269
akik másmilyenek, mint mi.
01:01
My phrase for this value of being with "not like us"
17
49980
4101
Azt a szót használom arra, hogy olyan emberekkel vagyok, akik másmilyenek,
01:06
is "strangeness,"
18
54081
1872
hogy "ismeretlen",
01:07
and my point is that in today's digitally intensive world,
19
55953
3900
és az véleményem, hogy a mai digitálisan átszőtt világban
01:11
strangers are quite frankly not the point.
20
59853
3366
őszintén szólva nem az a lényeg, hogy valaki idegen.
01:15
The point that we should be worried about is,
21
63219
2183
A lényeg, amin aggódnunk kell, hogy mennyi
01:17
how much strangeness are we getting?
22
65402
2887
ismeretlenben van részünk.
01:20
Why strangeness? Because our social relations
23
68289
3006
Miért az ismeretlen? Mert a társadalmi kapcsolatainkat
01:23
are increasingly mediated by data,
24
71295
2794
egyre inkább az adatok közvetítik,
01:26
and data turns our social relations into digital relations,
25
74089
4557
és az adatok a társadalmi kapcsolatokat digitális kapcsolatokká alakítják,
01:30
and that means that our digital relations
26
78646
2349
ami azt jelenti, hogy digitális kapcsolataink
01:32
now depend extraordinarily on technology
27
80995
3802
mostanában különösen technológia-függőek,
01:36
to bring to them a sense of robustness,
28
84797
2918
azért, hogy a határozottság,
01:39
a sense of discovery,
29
87715
1587
a felfedezés,
01:41
a sense of surprise and unpredictability.
30
89302
3270
a meglepetés és a megjósolhatatlanság érzetét keltsék.
01:44
Why not strangers?
31
92572
1767
MIért a nem idegenek?
01:46
Because strangers are part of a world
32
94339
2294
Mert az idegenek egy szigorúan körülhatárolt
01:48
of really rigid boundaries.
33
96633
2265
világ részei.
01:50
They belong to a world of people I know
34
98898
2952
Ahhoz a világához tartoznak, ami két csoportból áll,
01:53
versus people I don't know,
35
101850
2514
ismerős és ismeretlen emberekből.
01:56
and in the context of my digital relations,
36
104364
2479
De a digitális kapcsolataimban
01:58
I'm already doing things with people I don't know.
37
106843
4021
már olyanokkal működöm együtt, akiket nem ismerek.
02:02
The question isn't whether or not I know you.
38
110864
3218
Nem az a kérdés, hogy valakit ismerek-e vagy sem,
02:06
The question is, what can I do with you?
39
114082
2504
hanem, hogy mire jutunk együtt.
02:08
What can I learn with you?
40
116586
2609
Mit tudunk meg közösen?
02:11
What can we do together that benefits us both?
41
119195
4301
Mit tehetünk együtt, ami mindkettőnknek a hasznára válik?
02:15
I spend a lot of time thinking about
42
123496
2362
Sokat gondolkoztam azon,
02:17
how the social landscape is changing,
43
125858
2760
hogy mi módon változik a társadalom képe,
02:20
how new technologies create new constraints
44
128618
2472
hogyan teremtenek az új technológiák új korlátokat
02:23
and new opportunities for people.
45
131090
2790
és új lehetőségeket az embereknek.
02:25
The most important changes facing us today
46
133880
2651
A legfontosabb változások, amikkel szembesülünk manapság,
02:28
have to do with data and what data is doing
47
136531
2806
az adatokkal kapcsolatosak, és hogy az adatok
02:31
to shape the kinds of digital relations
48
139337
2105
miképp fomálhatnak meg bizonyos digitális kapcsolatokat,
02:33
that will be possible for us in the future.
49
141442
2464
amelyek a jövőben elérhetőek lesznek a számunkra.
02:35
The economies of the future depend on that.
50
143906
2233
A jövő gazdasága függ ettől.
02:38
Our social lives in the future depend on that.
51
146139
2919
A jövőbeli társadalmi életünk függ tőle.
02:41
The threat to worry about isn't strangers.
52
149058
3032
Nem az idegenektől kell féljünk.
02:44
The threat to worry about is whether or not
53
152090
2112
Amiért aggódnunk kell, hogy vajon megkapjuk-e
02:46
we're getting our fair share of strangeness.
54
154202
2992
a minket megillető részt az ismeretlenből.
02:49
Now, 20th-century psychologists and sociologists
55
157194
2592
A 20. század pszichológusai és szociológusai számára
02:51
were thinking about strangers,
56
159786
2153
témaként szerepeltek az idegenek,
02:53
but they weren't thinking so dynamically about human relations,
57
161939
2737
de nem foglalkoztak annyira erőteljesen az emberi kapcsolatokkal,
02:56
and they were thinking about strangers
58
164676
1369
és azzal, hogy az idegenek
02:58
in the context of influencing practices.
59
166045
2954
miképp befolyásolnak minket.
03:00
Stanley Milgram from the '60s and '70s,
60
168999
2748
Stanley Milgram a 60-as, 70-es években
03:03
the creator of the small-world experiments,
61
171747
1986
a "kicsi a világ" kísérletével -- ez úgy vált ismertté később,
03:05
which became later popularized as six degrees of separation,
62
173733
2954
mint a “hat lépés távolság elmélet” --
03:08
made the point that any two arbitrarily selected people
63
176687
3512
kimondja, hogy két, tetszőlegesen kiválasztott ember
03:12
were likely connected from between five to seven intermediary steps.
64
180199
3722
valószínűleg összeköthető 5 - 7 közbülső lépésen keresztül.
03:15
His point was that strangers are out there.
65
183921
3030
Az volt a megállapítása, hogy ez messze van attól, hogy valakit idegennek nevezzünk.
03:18
We can reach them. There are paths
66
186951
1572
El tudjuk érni őket. Vannak utak,
03:20
that enable us to reach them.
67
188523
2686
amelyekkel elérhetőek.
03:23
Mark Granovetter, Stanford sociologist, in 1973
68
191209
3769
Mark Granovetter, stanfordi szociológus 1973-ban
03:26
in his seminal essay "The Strength of Weak Ties,"
69
194978
2798
a "Gyenge kötelékek ereje" című alapművében
03:29
made the point that these weak ties
70
197776
2826
kifejtette, hogy ezek a gyenge kötelékek,
03:32
that are a part of our networks, these strangers,
71
200602
2487
amelyek a hálózatunk részei, ezek az idegenek,
03:35
are actually more effective at diffusing information to us
72
203089
2992
sokkal hathatósabban szórják az információt felénk,
03:38
than are our strong ties, the people closest to us.
73
206081
4536
mint a szoros kötelékeink, azok az emberek, akik legközelebb állnak hozzánk.
03:42
He makes an additional indictment of our strong ties
74
210617
3497
Azt is erős kötelékeink rovására írja,
03:46
when he says that these people who are so close to us,
75
214114
2629
hogy a hozzánk közel álló személyek,
03:48
these strong ties in our lives,
76
216743
1933
ezek az erős kötelékek életünkben,
03:50
actually have a homogenizing effect on us.
77
218676
3427
valójában homogenizáló hatással vannak ránk.
03:54
They produce sameness.
78
222103
2835
Hasonlókká formálnak.
03:56
My colleagues and I at Intel have spent the last few years
79
224938
2839
Az Intelnél a kollégáimmal azzal töltöttük az elmúlt néhány évet,
03:59
looking at the ways in which digital platforms
80
227777
2616
hogy megvizsgáltuk, hogy a digitális platformok miképp
04:02
are reshaping our everyday lives,
81
230393
1871
alakítják át mindennapi életünket,
04:04
what kinds of new routines are possible.
82
232264
2617
hogy miféle új rutinok válnak lehetségessé.
04:06
We've been looking specifically at the kinds
83
234881
1296
Különösen olyan digitális platformokat kerestünk,
04:08
of digital platforms that have enabled us
84
236177
2711
amelyekkel személyes tulajdonunkat,
04:10
to take our possessions, those things that used to be
85
238888
3135
azokat a dolgokat, amelyeket korábban szigorúan
04:14
very restricted to us and to our friends in our houses,
86
242023
3122
csak mi és barátaink használhattunk az otthonunkban,
04:17
and to make them available to people we don't know.
87
245145
3822
elérhetővé tehettük olyan emberek számára, akiket nem ismerünk.
04:20
Whether it's our clothes, whether it's our cars,
88
248967
2723
Lehet szó a ruhánkról, kocsinkról,
04:23
whether it's our bikes, whether it's our books or music,
89
251690
2623
biciklinkről, könyvünkről vagy zenénkről,
04:26
we are able to take our possessions now
90
254313
2993
képesek vagyunk a tulajdonunkat
04:29
and make them available to people we've never met.
91
257306
3431
elérhetővé tenni olyanok számára, akikkel soha nem találkoztunk.
04:32
And we concluded a very important insight,
92
260737
2811
És arra a nagyon lényeges következtetésre jutottunk,
04:35
which was that as people's relationships
93
263548
1788
hogy ahogyan az embereknek a tárgyakhoz való
04:37
to the things in their lives change,
94
265336
2541
viszonya megváltozik,
04:39
so do their relations with other people.
95
267877
3444
úgy változnak meg a más emberekhez fűződő kapcsolataik.
04:43
And yet recommendation system
96
271321
1408
Egyik ajánlórendszer a másik után
04:44
after recommendation system continues to miss the boat.
97
272729
4275
szalasztja el az ebben rejlő lehetőséget.
04:49
It continues to try to predict what I need
98
277004
2549
Továbbra is a korábbi jellemzők alapján,
04:51
based on some past characterization of who I am,
99
279553
3240
hogy ki vagyok, mit csináltam eddig,
04:54
of what I've already done.
100
282793
2296
próbálja meg kitalálni, hogy mire van szükségem.
04:57
Security technology after security technology
101
285089
2504
A biztonsági technológiák most is ugyanúgy a
04:59
continues to design data protection
102
287593
2176
a fenyegetések és támadások kivédésére
05:01
in terms of threats and attacks,
103
289769
2405
összpontosítják az adatvédelmet,
05:04
keeping me locked into really rigid kinds of relations.
104
292174
3595
továbbra is a hagyományos kapcsolataim közé zárva be minket.
05:07
Categories like "friends" and "family"
105
295769
2496
Az olyan kategóriák, mint barátok, család,
05:10
and "contacts" and "colleagues"
106
298265
2477
vagy ismerősök, kollégák,
05:12
don't tell me anything about my actual relations.
107
300742
3787
semmit nem mondanak a tényleges kapcsolataimról.
05:16
A more effective way to think about my relations
108
304529
2244
Talán használhatóbb lenne úgy tekinteni a kapcsolataimat,
05:18
might be in terms of closeness and distance,
109
306773
2692
hogy mennyire közeliek vagy távoliak;
05:21
where at any given point in time, with any single person,
110
309465
3820
egy adott időpontban, ugyanazon személyhez
05:25
I am both close and distant from that individual,
111
313285
3491
egyaránt lehetek közel, vagy tőle távol,
05:28
all as a function of what I need to do right now.
112
316776
4508
annak függvényében, hogy mit kell tegyek éppen.
05:33
People aren't close or distant.
113
321284
2638
Az emberek nem közeliek vagy távoliak,
05:35
People are always a combination of the two,
114
323922
3061
hanem e kettő kombinációi,
05:38
and that combination is constantly changing.
115
326983
3720
és ez a kombináció állandóan változik.
05:42
What if technologies could intervene
116
330703
2440
Mi lenne, ha a technológia közbe tudna avatkozni,
05:45
to disrupt the balance of certain kinds of relationships?
117
333143
3977
hogy megbolygassa bizonyos kapcsolatok egyensúlyát?
05:49
What if technologies could intervene
118
337120
1961
Mi lenne, ha a technológia besegítene,
05:51
to help me find the person that I need right now?
119
339081
4411
megtalálni azt a személyt, akire épp most szükségem van?
05:55
Strangeness is that calibration
120
343492
2424
Az ismeretlen a közeliség és távoliság
05:57
of closeness and distance
121
345916
2219
olyan beosztása,
06:00
that enables me to find the people that I need right now,
122
348135
3903
ami segít megtalálnom azokat a személyeket, akikre épp szükségem van,
06:04
that enables me to find the sources of intimacy,
123
352038
2990
azokat, akiktől megkaphatom azt az intimitást,
06:07
of discovery, and of inspiration that I need right now.
124
355028
4648
a felfedezést, vagy ösztönzést, amire épp szükségem van.
06:11
Strangeness is not about meeting strangers.
125
359676
2309
Az ismeretlen nem az idegenekkel való találkozást jelenti.
06:13
It simply makes the point that we need
126
361985
2195
Egyszerűen azt javasolja, hogy át kell szakítani,
06:16
to disrupt our zones of familiarity.
127
364180
3282
az ismeretségi körök határait.
06:19
So jogging those zones of familiarity is one way to think about strangeness,
128
367462
3657
Felrázni a megszokás régióit, az egyik mód, ahogy az ismeretlenre gondolunk,
06:23
and it's a problem faced not just by individuals today,
129
371119
2704
és ez egy olyan probléma, amivel nem csupán egyének szembesülnek manapság,
06:25
but also by organizations,
130
373823
2230
hanem szervezetek is,
06:28
organizations that are trying to embrace massively new opportunities.
131
376053
4523
olyan szervezetek, amelyek határozottan új lehetőségeket akarnak megragadni.
06:32
Whether you're a political party
132
380576
2106
Például egy párt,
06:34
insisting to your detriment on a very rigid notion
133
382682
2868
ami mereven ragaszkodik ártalmas elképzeléseihez,
06:37
of who belongs and who does not,
134
385550
2388
hogy ki tartozik hozzá, és ki nem,
06:39
whether you're the government
135
387938
1493
vagy a kormányzat,
06:41
protecting social institutions like marriage
136
389431
2698
ami olyan társadalmi intézményeket véd, mint a házasság,
06:44
and restricting access of those institutions to the few,
137
392129
3893
és kevesek számára korlátozza ezek elérését,
06:48
whether you're a teenager in her bedroom
138
396022
2408
vagy egy tizenéves a lányszobában,
06:50
who's trying to jostle her relations with her parents,
139
398430
3188
aki megpróbálja megvívni harcait a szüleivel,
06:53
strangeness is a way to think about how we pave the way
140
401618
3162
az ismeretlen egy mód arra, hogy hogyan egyengesse az utat
06:56
to new kinds of relations.
141
404780
2474
az új fajta kapcsolatokhoz.
06:59
We have to change the norms.
142
407254
3358
Meg kell változtassuk a normákat.
07:02
We have to change the norms in order to enable
143
410612
3030
Meg kell változtassuk a normákat, hogy
07:05
new kinds of technologies
144
413642
1938
új fajta technológiát vessünk be,
07:07
as a basis for new kinds of businesses.
145
415580
2789
alapként az új fajta teendők számára.
07:10
What interesting questions lie ahead for us
146
418369
3733
Milyen érdekes kérdések tornyosulnak előttünk
07:14
in this world of no strangers?
147
422102
2671
a nem idegenek világában?
07:16
How might we think differently about our relations with people?
148
424773
3806
Hogyan gondolkodhatnánk másként az emberi kapcsolatainkról?
07:20
How might we think differently about our relations
149
428579
3121
Hogyan gondolkodhatnánk másként az egyes embercsoportokkal
07:23
with distributed groups of people?
150
431700
2092
való kapcsolatainkról?
07:25
How might we think differently about our relations with technologies,
151
433792
4441
Hogyan gondolkodhatnánk másként a technológiához fűződő viszonyainkról,
07:30
things that effectively become social participants
152
438233
3006
azokról a dolgokról, amelyek saját jogon váltak
07:33
in their own right?
153
441239
2074
társadalmi tényezőkké?
07:35
The range of digital relations is extraordinary.
154
443313
3813
A digitális kapcsolatok köre egészen különleges.
07:39
In the context of this broad range of digital relations,
155
447126
4557
A digitális kapcsolatok széles körébe ágyazva,
07:43
safely seeking strangeness might very well be
156
451683
2974
biztonságosan felkutatni az ismeretlen lehetőségét
07:46
a new basis for that innovation.
157
454657
2271
nagyon jó alap lehet erre az újításra.
07:48
Thank you.
158
456928
1470
Köszönöm.
07:50
(Applause)
159
458398
4893
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Maria Bezaitis - Computer engineerA principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models.
Why you should listen
Maria Bezaitis examines the social and cultural landscape, charting new directions for technology innovation within it. At Intel, her work focuses on personal data and how it develops relationally – and what this will mean in terms of new business models, the development of new devices and interfaces, and the creation of better security technologies.
Maria joined Intel in June 2006 to direct the People and Practices Research Group. She also played a leadership role at the cutting-edge social research and design organizations, E-Lab and Sapient Corporation. A longtime literature student, Bezaitis finished her Ph.D at Duke University in French Literature.
Maria Bezaitis | Speaker | TED.com