ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

Eric Berlow: Come la complessità porti alla semplicità

Filmed:
1,361,116 views

L'ecologista Eric Berlow non si sente confuso davanti ai sistemi complessi. Lui sa che una maggiore informazione può portare ad una soluzione migliore, più semplice. Nel mostrarci i trucchi per analizzare questioni complesse, distilla sconvolgenti grafici informativi sulla strategia americana in Afganistan in pochi punti elementari.
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Do you ever feel completelycompletamente overwhelmedsopraffatto
0
0
2000
Vi sentite mai completamente sopraffatti
00:17
when you're facedaffrontato with a complexcomplesso problemproblema?
1
2000
3000
quando affrontate un problema complesso?
00:20
Well, I hopesperanza to changemodificare that in lessDi meno than threetre minutesminuti.
2
5000
3000
Bene, spero di cambiare la situazione in meno di tre minuti.
00:23
So, I hopesperanza to convinceconvincere you that complexcomplesso
3
8000
2000
Quindi, spero di convincervi che complesso
00:25
doesn't always equalpari complicatedcomplicato.
4
10000
2000
non è sempre sinonimo di complicato.
00:27
So for me, a well-craftedben congegnata baguettebaguette, freshfresco out of the ovenforno,
5
12000
3000
Quindi per me, una baguette ben fatta, appena sfornata,
00:30
is complexcomplesso,
6
15000
2000
è complessa,
00:32
but a curryCurry onioncipolla greenverde oliveoliva poppypapavero cheeseformaggio breadpane
7
17000
2000
ma del pane al formaggio con semi di papavero, curry, cipolla e olive verdi
00:34
is complicatedcomplicato.
8
19000
3000
è complicato.
00:37
I'm an ecologistecologo, and I studystudia complexitycomplessità. I love complexitycomplessità.
9
22000
3000
Sono un ecologista, e studio la complessità. Amo la complessità.
00:40
And I studystudia that in the naturalnaturale worldmondo, the interconnectednessinterconnessione of speciesspecie.
10
25000
3000
E la studio nel mondo della natura, nell'interconnessione delle specie.
00:43
So here'secco a foodcibo webweb,
11
28000
2000
Ecco una rete alimentare,
00:45
or a mapcarta geografica of feedingalimentazione linkslink betweenfra speciesspecie
12
30000
2000
o una mappa della catena alimentare tra le specie
00:47
that livevivere in AlpineAlpino LakesLaghi in the mountainsmontagne of CaliforniaCalifornia.
13
32000
3000
che vivono nei laghi alpini delle montagne della California.
00:50
And this is what happensaccade to that foodcibo webweb
14
35000
2000
Ed ecco cosa succede a quella rete alimentare
00:52
when it's stockedrifornito with non-nativenon nativi fishpesce that never livedha vissuto there before.
15
37000
2000
quando è rifornita con pesci non nativi che non hanno mai vissuto lì prima.
00:54
All the grayed-outnon disponibile-out speciesspecie disappearscomparire.
16
39000
2000
Tutte le specie in grigio scompaiono.
00:56
Some are actuallyin realtà on the brinkciglio of extinctionestinzione.
17
41000
2000
Alcune, in effetti, sono sull'orlo dell'estinzione.
00:58
And lakesLaghi with fishpesce have more mosquitoszanzare, even thoughanche se they eatmangiare them.
18
43000
3000
E i laghi con i pesci hanno più zanzare, anche se questi le mangiano.
01:01
These effectseffetti were all unanticipatedimprevisti,
19
46000
2000
Tutti questi effetti non erano stati previsti,
01:03
and yetancora we're discoveringscoprire they're predictableprevedibile.
20
48000
2000
e stiamo scoprendo che sono prevedibili.
01:05
So I want to shareCondividere with you a couplecoppia keychiave insightsapprofondimenti
21
50000
2000
Quindi voglio condividere con voi un paio di idee chiave
01:07
about complexitycomplessità we're learningapprendimento from studyingstudiando naturenatura
22
52000
2000
sulla complessità che stiamo apprendendo dallo studio della natura
01:09
that maybe are applicableapplicabile to other problemsi problemi.
23
54000
3000
e che forse sono applicabili ad altri problemi.
01:13
First is the simplesemplice powerenergia of good visualizationvisualizzazione toolsutensili
24
58000
2000
La prima è il semplice potere degli strumenti di visualizzazione
01:15
to help untangleUntangle complexitycomplessità
25
60000
2000
per aiutare a sciogliere la complessità,
01:17
and just encourageincoraggiare you to askChiedere questionsle domande you didn't think of before.
26
62000
3000
e per incoraggiarvi a porre domande alle quali non avevate pensato prima.
01:20
For exampleesempio, you could plottracciare the flowflusso of carboncarbonio
27
65000
3000
Per esempio, potreste tracciare il flusso del carbonio
01:23
throughattraverso corporateaziendale supplyfornitura chainsCatene in a corporateaziendale ecosystemecosistema,
28
68000
3000
attraverso catene di alimentazione in un ecosistema corporato,
01:26
or the interconnectionsinterconnessioni of habitathabitat patchescerotti
29
71000
2000
o l'interconnessione tra i frammenti di habitat
01:28
for endangeredin via di estinzione speciesspecie in YosemiteYosemite NationalNazionale ParkParco.
30
73000
3000
per le specie a rischio dello Yosemite National Park.
01:31
The nextIl prossimo thing is that if you want to predictpredire
31
76000
2000
L'altra cosa è che se volete predire
01:33
the effecteffetto of one speciesspecie on anotherun altro,
32
78000
2000
l'effetto di una specie su un'altra,
01:35
if you focusmessa a fuoco only on that linkcollegamento,
33
80000
2000
se vi concentrate solo su quel collegamento,
01:37
and then you blacknero boxscatola the restriposo,
34
82000
2000
e lo astraete dal resto,
01:39
it's actuallyin realtà lessDi meno predictableprevedibile
35
84000
2000
è in effetti meno prevedibile
01:41
than if you steppasso back, considerprendere in considerazione the entireintero systemsistema -- all the speciesspecie, all the linkslink --
36
86000
3000
che se faceste un passo indietro, consideraste l'intero sistema - tutte le specie, tutti i collegamenti -
01:44
and from that placeposto,
37
89000
2000
e da quel posto,
01:46
honeaffinare le in on the spheresfera of influenceinfluenza that mattersquestioni mostmaggior parte.
38
91000
2000
raffinaste la sfera d'influenza che conta di più.
01:48
And we're discoveringscoprire, with our researchricerca,
39
93000
2000
E con le nostre ricerche stiamo scoprendo
01:50
that's oftenspesso very localLocale to the nodenodo you carecura about
40
95000
2000
che spesso si restringe al nodo che ci interessa
01:52
withinentro one or two degreesgradi.
41
97000
2000
di uno o due gradi.
01:54
So the more you steppasso back, embraceabbraccio complexitycomplessità,
42
99000
2000
Quindi più si indietreggia, e si accetta la complessità,
01:56
the better chanceopportunità you have of findingscoperta simplesemplice answersrisposte,
43
101000
2000
maggiori sono le possibilità di trovare risposte semplici,
01:58
and it's oftenspesso differentdiverso than the simplesemplice answerrisposta that you startediniziato with.
44
103000
3000
che spesso sono diverse dalle semplici domande con le quali si è iniziato.
02:02
So let's switchinterruttore gearsingranaggi and look at a really complexcomplesso problemproblema
45
107000
3000
Quindi cambiamo marcia e guardiamo un problema davvero complesso,
02:05
courtesycortesia of the U.S. governmentgoverno.
46
110000
3000
per gentile concessione del governo americano.
02:08
This is a diagramdiagramma of the U.S. counterinsurgencycontro-insurrezione strategystrategia in AfghanistanAfghanistan.
47
113000
3000
Ecco il grafico della strategia di controllo dell'infiltrazione di truppe nemiche in Afganistan.
02:11
It was frontdavanti pagepagina of the NewNuovo YorkYork TimesVolte a couplecoppia monthsmesi agofa.
48
116000
3000
Era la pagina del New York Times di un paio di mesi fa -
02:14
InstantlyIstantaneamente ridiculedridicolizzato by the mediamedia
49
119000
2000
immediatamente ridicolizzato dai media
02:16
for beingessere so crazypazzo complicatedcomplicato.
50
121000
2000
per essere così follemente complicato
02:18
And the stateddichiarato goalobbiettivo was to increaseaumentare popularpopolare supportsupporto
51
123000
2000
E l'obiettivo dichiarato era di accrescere l'appoggio popolare
02:20
for the AfghanAfgano governmentgoverno.
52
125000
2000
per il governo afgano.
02:22
ClearlyChiaramente a complexcomplesso problemproblema,
53
127000
2000
Chiaramente un problema complesso,
02:24
but is it complicatedcomplicato?
54
129000
2000
ma è complicato?
02:26
Well, when I saw this in the frontdavanti pagepagina of the TimesVolte,
55
131000
2000
Bene, quando l'ho visto sulla prima pagina del Times,
02:28
I thought, "Great. FinallyInfine something I can relateriferirsi to.
56
133000
2000
ho pensato: "Bene. Finalmente qualcosa a cui mi posso allacciare.
02:30
I can sinkLavello my teethdenti into this."
57
135000
2000
Posso affondarci i denti."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Quindi facciamolo. Ecco per la prima volta,
02:35
a worldmondo premierePremiere viewvista of this spaghettispaghetti diagramdiagramma as an orderedordinato networkRete.
59
140000
3000
la prima mondiale di questo grafico visto come un sistema organizzato.
02:38
The circledcerchiato nodenodo is the one we're tryingprovare to influenceinfluenza --
60
143000
2000
Il nodo segnalato è quello che stiamo cercando di influenzare -
02:40
popularpopolare supportsupporto for the governmentgoverno.
61
145000
2000
l'appoggio popolare per il governo.
02:42
And so now we can look one degreesgradi, two degreesgradi,
62
147000
2000
Quindi adesso possiamo guardare ad un grado, due gradi,
02:44
threetre degreesgradi away from that nodenodo
63
149000
2000
tre gradi di distanza da quel nodo,
02:46
and eliminateeliminare three-quarterstre quarti of the diagramdiagramma outsideal di fuori that spheresfera of influenceinfluenza.
64
151000
3000
ed eliminare tre quarti del grafico fuori da quella sfera di influenza.
02:49
WithinAll'interno di that spheresfera,
65
154000
2000
All'interno di quella sfera,
02:51
mostmaggior parte of those nodesnodi are not actionableactionable, like the harshnessdurezza of the terrainterreno,
66
156000
3000
molti di quei nodi non sono modificabili, come la durezza del terreno,
02:54
and a very smallpiccolo minorityminoranza are actualeffettivo militarymilitare actionsAzioni.
67
159000
3000
e una piccolissima minoranza sono azioni militari.
02:57
MostMaggior parte are non-violentnon violento and they fallautunno into two broadampio categoriescategorie:
68
162000
3000
La maggior parte sono non violente e rientrano in due categorie più ampie:
03:01
activeattivo engagementFidanzamento with ethnicetnico rivalriesrivalità and religiousreligioso beliefscredenze
69
166000
3000
impegni attivi con rivalità etniche e credenze religiose,
03:04
and fairgiusto, transparenttrasparente economiceconomico developmentsviluppo
70
169000
2000
sviluppo economico equo e trasparente,
03:06
and provisioningprovisioning of servicesServizi.
71
171000
2000
e distribuzione di servizi.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipherdecifrare from this diagramdiagramma
72
173000
3000
Non conosco l'argomento, ma ecco cosa ho decifrarto in questo grafico
03:11
in 24 secondssecondi.
73
176000
2000
in 24 secondi.
03:13
When you see a diagramdiagramma like this, I don't want you to be afraidimpaurito.
74
178000
2000
Quando vedete un grafico simile, non ne siate intimoriti.
03:15
I want you to be excitedemozionato. I want you to be relievedsollevato.
75
180000
3000
Voglio che ne siate entusiasti. Voglio che siate sollevati.
03:18
Because simplesemplice answersrisposte maypuò emergeemergere.
76
183000
2000
Perché potrebbero emergerne risposte semplici.
03:20
We're discoveringscoprire in naturenatura that simplicitysemplicità oftenspesso liesbugie
77
185000
2000
Stiamo scoprendo che in natura la semplicità spesso giace
03:22
on the other sidelato of complexitycomplessità.
78
187000
2000
dall'altro lato della complessità.
03:24
So for any problemproblema, the more you can zoomzoom out and embraceabbraccio complexitycomplessità,
79
189000
3000
Quindi per ogni problema, più si allarga la visuale e si abbraccia la complessità,
03:27
the better chanceopportunità you have of zoominglo zoom in
80
192000
2000
maggiori sono le possibilità di restringere la visuale
03:29
on the simplesemplice detailsdettagli that matterimporta mostmaggior parte.
81
194000
2000
sui dettagli semplici che contano di più.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Grazie.
03:33
(ApplauseApplausi)
83
198000
3000
(Applausi)
Translated by Maria Gitto
Reviewed by Elena Montrasio

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee