TED2009
Bruce Bueno de Mesquita: A prediction for the future of Iran
Bruce Bueno de Mesquita prevede il futuro dell'Iran
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Bruce Bueno de Mesquita utilizza un metodo di analisi matematica per fare previsioni, spesso esatte, su eventi così complessi, come i conflitti, i cambiamenti del potere politico, l'Intifada...Dopo una chiara spiegazione sul suo metodo, ci regala tre previsioni sul futuro dell'Iran.
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientist
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
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What I'm going to try to do is explain to you
0
0
3000
Con questo intervento vorrei provare a spiegarvi,
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quickly how to predict,
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3000
2000
in maniera sintetica, come poter formulare delle previsioni,
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and illustrate it with some predictions
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5000
2000
portandovi ad esempio alcune ipotesi
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about what Iran is going to do in the next couple of years.
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7000
5000
sugli sviluppi del caso Iran nei prossimi due anni.
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In order to predict effectively,
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12000
3000
Per poter formulare previsioni efficaci
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we need to use science.
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15000
3000
occorre ricorrere alla scienza.
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And the reason that we need to use science
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18000
3000
Il motivo è che la scienza
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is because then we can reproduce what we're doing;
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21000
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consente di riprodurre le nostre azioni,
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it's not just wisdom or guesswork.
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23000
3000
senza che ci dobbiamo affidare esclusivamente al buonsenso o alla fantasia.
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And if we can predict,
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3000
Ma se siamo in grado di prevedere il futuro,
00:47
then we can engineer the future.
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29000
2000
allora possiamo anche plasmarlo.
00:49
So if you are concerned to influence energy policy,
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31000
4000
Se vogliamo influenzare la politica energetica,
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or you are concerned to influence national security policy,
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35000
5000
o la sulla sicurezza nazionale,
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or health policy, or education,
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40000
3000
o la politica sanitaria o l'istruzione,
01:01
science -- and a particular branch of science -- is a way to do it,
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43000
4000
occorre affidarsi alla scienza, e nello specifico a una sua branca,
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not the way we've been doing it,
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47000
2000
abbandonando le strategie adottate fino ad oggi
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which is seat-of-the-pants wisdom.
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49000
2000
legate più che altro al buonsenso.
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Now before I get into how to do it
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51000
2000
Prima però di addentrarmi nella spiegazione di come fare tutto questo,
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let me give you a little truth in advertising,
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53000
3000
permettetemi di chiarire in tutta onestà
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because I'm not engaged in the business of magic.
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56000
3000
– dal momento che non mi occupo di magia –
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There are lots of thing that the approach I take can predict,
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59000
4000
che il modello da me scelto consente di prevedere molte cose,
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and there are some that it can't.
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63000
2000
ma non tutte.
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It can predict complex negotiations
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65000
3000
Posso predire i risultati di discussioni complesse
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or situations involving coercion --
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68000
3000
aventi a che fare con l'uso della forza
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that is in essence everything that has to do with politics,
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71000
4000
in altre parole tutto ciò che attiene la politica,
01:33
much of what has to do with business,
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75000
2000
molto di ciò che riguarda il mondo degli affari.
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but sorry, if you're looking to speculate in the stock market,
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77000
6000
Ma se state cercando strumenti per giocare in borsa,
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I don't predict stock markets -- OK,
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83000
2000
non faccio previsioni di questo genere.
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it's not going up any time really soon.
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85000
3000
eccetto che per dire un ovvetà: Nell'immediato non andrà meglio
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But I'm not engaged in doing that.
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88000
3000
Ma non è il mio campo.
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I'm not engaged in predicting random number generators.
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91000
3000
Non mi interessa fare previsioni su generatori di numeri casuali,
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I actually get phone calls from people
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94000
2000
anche se ricevo continuamente telefonate da persone
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who want to know what lottery numbers are going to win.
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96000
3000
che vogliono sapere i numeri vincenti della lotteria.
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I don't have a clue.
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99000
3000
Lo dico chiaramente: non ne ho la più pallida idea.
02:00
I engage in the use of game theory, game theory is a branch of mathematics
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102000
4000
Io mi occupo della teoria dei giochi, che è una branca della matematica,
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and that means, sorry, that even in the study of politics,
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106000
4000
da cui potete capire come la matematica sia spuntata
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math has come into the picture.
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110000
3000
anche in politica.
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We can no longer pretend that we just speculate about politics,
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113000
4000
Non possiamo più accontentarci di fare semplici speculazioni in materia politica,
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we need to look at this in a rigorous way.
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117000
3000
ma abbiamo bisogno di analizzarla seguendo un metodo rigoroso.
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Now, what is game theory about?
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120000
3000
Veniamo dunque alla teoria dei giochi. Di cosa si tratta?
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It assumes that people are looking out for what's good for them.
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123000
5000
Questa teoria assume che le persone perseguano il propio interesse.
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That doesn't seem terribly shocking --
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128000
2000
Un ipotesi non proprio sconvolgente,
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although it's controversial for a lot of people --
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130000
2000
anche se molti non sono d'accordo,
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that we are self-interested.
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132000
4000
a sostenere che l’uomo è essenzialmente egoista.
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In order to look out for what's best for them
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136000
2000
Per poter cercare ciò che è meglio per noi,
02:36
or what they think is best for them,
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138000
2000
o ciò che PENSIAMO sia meglio per noi,
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people have values -- they identify what they want, and what they don't want.
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140000
4000
ci affidiamo a valori che separano ciò che vogliamo da ciò che NON vogliamo.
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And they have beliefs about what other people want,
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144000
3000
Inoltre abbiamo opinioni su ciò che gli ALTRI desiderano
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and what other people don't want, how much power other people have,
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147000
3000
e non desiderano, sul potere che gli altri hanno
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how much those people could get in the way of whatever it is that you want.
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150000
4000
e sulla possibilità che gli altri possano interferire sui nostri interessi.
02:52
And they face limitations, constraints,
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154000
4000
Inoltre abbiamo limiti, vincoli,
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they may be weak, they may be located in the wrong part of the world,
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158000
3000
debolezze, possiamo trovarci in un angolo remoto del mondo,
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they may be Einstein, stuck away farming
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161000
3000
possiamo essere Einstein ma impegnati a lavorare nei campi
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someplace in a rural village in India not being noticed,
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164000
4000
in un lontano villaggio dell'India, ad esempio, senza che nessuno si accorga di noi,
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as was the case for Ramanujan for a long time,
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168000
3000
come è accaduto per lungo tempo a Ramanujan,
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a great mathematician but nobody noticed.
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171000
3000
uno straordinario matematico di cui nessuno conosceva l'esistenza.
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Now who is rational?
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174000
2000
Adesso chiediamoci: chi è razionale?
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A lot of people are worried about what is rationality about?
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176000
3000
Sono in molti a porsi la domanda di cosa sia la razionalità.
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You know, what if people are rational?
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179000
2000
L'uomo è razionale.
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Mother Theresa, she was rational.
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3000
Madre Teresa era razionale.
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Terrorists, they're rational.
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I terroristi sono razionali.
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Pretty much everybody is rational.
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188000
3000
Quasi tutti siamo razionali.
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I think there are only two exceptions that I'm aware of --
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3000
Credo di conoscere solo due eccezioni a questa regola:
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two-year-olds, they are not rational,
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194000
2000
a due anni i bambini non sono razionali,
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they have very fickle preferences,
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196000
3000
hanno gusti decisamente poco costanti
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they switch what they think all the time,
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199000
2000
e cambiano opinione da un momento all'altro.
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and schizophrenics are probably not rational,
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201000
3000
E anche chi soffre di schizofrenia probabilmente non è razionale,
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but pretty much everybody else is rational.
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204000
2000
ma tutti gli altri sono esseri razionali.
03:44
That is, they are just trying to do
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206000
2000
Il che significa che cercano di fare quello
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what they think is in their own best interest.
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208000
5000
che a loro giudizio è nel loro interesse.
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Now in order to work out what people are going to do
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213000
2000
Per predire il comportamento della gente
03:53
to pursue their interests,
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215000
2000
nel perseguire i propri interessi,
03:55
we have to think about who has influence in the world.
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217000
2000
dobbiamo pensare alle persone che esercitano una certa influenza a livello mondiale.
03:57
If you're trying to influence corporations to change their behavior,
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219000
5000
Se ad esempio state cercando di convincere le imprese a modificare le proprie abitudini
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with regard to producing pollutants,
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224000
3000
in materia di sostanze inquinanti,
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one approach, the common approach,
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227000
2000
una possibilità, che è anche la strada più battuta,
04:07
is to exhort them to be better,
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229000
2000
è quella di esortarle a far meglio,
04:09
to explain to them what damage they're doing to the planet.
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231000
3000
spiegando loro i danni che arrecano al pianeta.
04:12
And many of you may have noticed that doesn't have
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234000
2000
Ma molti di voi avranno già notato come questo genere di approccio
04:14
as big an effect, as perhaps you would like it to have.
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236000
4000
non produca risultati significativi come quelli auspicati.
04:18
But if you show them that it's in their interest,
80
240000
3000
Se invece convinciamo le imprese che è nel loro interesse,
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then they're responsive.
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243000
2000
ecco che diventano sensibili al problema.
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So, we have to work out who influences problems.
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245000
3000
Per questo dobbiamo scoprire chi esercita una reale influenza sui problemi.
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If we're looking at Iran, the president of the United States
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248000
2000
Se guardiamo all’Iran, ci piacerebbe pensare che sia il presidente
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we would like to think, may have some influence --
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250000
3000
degli Stati Uniti ad avere un certo impatto
04:31
certainly the president in Iran has some influence --
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253000
4000
certamente lo ha il presidente dell'iran
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but we make a mistake if we just pay attention
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257000
3000
ma commetteremmo un errore se guardassimo
04:38
to the person at the top of the power ladder
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260000
3000
esclusivamente in cima alla scala del potere,
04:41
because that person doesn't know much about Iran,
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263000
3000
in quanto chi è in cima non sa molto di Iran
04:44
or about energy policy,
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266000
2000
o di politica energetica,
04:46
or about health care,
90
268000
2000
piuttosto che di sanità
04:48
or about any particular policy.
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270000
2000
o di qualsiasi altro tema.
04:50
That person surrounds himself or herself with advisers.
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272000
5000
Chi è in cima alla scala si circonda di consiglieri e consulenti.
04:55
If we're talking about national security problems,
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277000
2000
Se stiamo parlando di sicurezza nazionale
04:57
maybe it's the Secretary of State,
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279000
2000
sarà probabilmente il segretario di Stato
04:59
maybe it's the Secretary of Defense,
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281000
2000
o forse il ministro della Difesa
05:01
the Director of National Intelligence,
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283000
2000
o ancora il direttore dei servizi segreti.
05:03
maybe the ambassador to the United Nations, or somebody else
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285000
2000
Forse l'ambasciatore alle Nazioni Unite o chiunque
05:05
who they think is going to know more about the particular problem.
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287000
4000
sia considerato un esperto di quella questione.
05:09
But let's face it, the Secretary of State doesn't know much about Iran.
99
291000
3000
Ma ammettiamolo neppure il segretario di Stato sa granché di Iran,
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The secretary of defense doesn't know much about Iran.
100
294000
3000
nè il ministro della Difesa.
05:15
Each of those people in turn
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297000
3000
Ciascuno di questi personaggi si affida a sua volta
05:18
has advisers who advise them,
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300000
2000
a dei consiglieri da cui ricevono consigli,
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so they can advise the president.
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302000
3000
in modo da poter consigliare a loro volta il Presidente.
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There are lots of people shaping decisions
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305000
3000
Sono quindi molte le persone che intervengono nel processo decisionale:
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and so if we want to predict correctly
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308000
2000
e se vogliamo fare previsioni esatte
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we have to pay attention to everybody
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310000
3000
bisogna osservarle tutte
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who is trying to shape the outcome,
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313000
2000
quante
05:33
not just the people at the pinnacle
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315000
3000
e non solo la punta della piramide
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of the decision-making pyramid.
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318000
4000
decisionale.
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Unfortunately, a lot of times we don't do that.
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322000
2000
Sfortunatamente spesso non lo facciamo.
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There's a good reason that we don't do that,
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324000
2000
Per una buona ragione
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and there's a good reason that using game theory and computers,
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326000
3000
e la stessa ragione spiega perché i computer e la teoria dei giochi
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we can overcome the limitation
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329000
3000
possono aiutarci a superare
05:50
of just looking at a few people.
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332000
2000
una visione limitata a pochi attori.
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Imagine a problem with just five decision-makers.
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334000
4000
Supponiamo che una determinata questione venga esaminata da cinque persone.
05:56
Imagine for example
116
338000
2000
Immaginiamo, ad esempio,
05:58
that Sally over here,
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340000
2000
che Maria
06:00
wants to know what Harry, and Jane,
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342000
3000
voglia sapere ciò che pensano Enrico, Giovanna,
06:03
and George and Frank are thinking,
119
345000
3000
Giorgio e Franco
06:06
and sends messages to those people.
120
348000
2000
e per questo manda loro dei messaggi.
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Sally's giving her opinion to them,
121
350000
2000
Maria comunica la propria opinione,
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and they're giving their opinion to Sally.
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352000
3000
e a sua volta riceve dai suoi interlocutori la loro.
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But Sally also wants to know
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355000
2000
D’altra parte Maria vuole sapere
06:15
what Harry is saying to these three,
124
357000
3000
ciò che Enrico sta dicendo agli altri tre,
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and what they're saying to Harry.
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360000
2000
così come quello che questi stanno riferendo a Enrico.
06:20
And Harry wants to know
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362000
2000
E Enrico, a sua volta, vuole sapere
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what each of those people are saying to each other, and so on,
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364000
3000
ciò che ciascuno dice agli altri e via dicendo,
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and Sally would like to know what Harry thinks those people are saying.
128
367000
3000
e Maria vorrebbe sapere anche quello che Enrico pensa stiano dicendo gli altri.
06:28
That's a complicated problem; that's a lot to know.
129
370000
3000
Si tratta di un problema assai complesso, per il quale è necessario conoscere una grande quantità di informazioni.
06:31
With five decision-makers
130
373000
3000
Solo cinque persone
06:34
there are a lot of linkages --
131
376000
2000
danno luogo a una notevole quantità di relazioni,
06:36
120, as a matter of fact,
132
378000
2000
120 per l’esattezza.
06:38
if you remember your factorials.
133
380000
2000
Vi dice qualcosa la parola “fattoriale”
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Five factorial is 120.
134
382000
2000
Cinque fattoriale = 120.
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Now you may be surprised to know
135
384000
2000
Ora potrebbe sorprendervi sapere
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that smart people can keep 120 things straight
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386000
3000
che le persone più brillanti riescono a ricordarsi
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in their head.
137
389000
2000
tutte quante le 120 informazioni.
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Suppose we double the number of influencers
138
391000
2000
Immaginiamo ora però di raddoppiare i personaggi
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from five to 10.
139
393000
2000
da 5 a 10
06:53
Does that mean we've doubled the number of pieces of information
140
395000
4000
Significa forse che abbiamo raddoppiato anche il numero di informazioni
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we need to know, from 120 to 240?
141
399000
2000
che dobbiamo conoscerme non più 120 ma 240?
06:59
No. How about 10 times?
142
401000
2000
No. Decuplicato il numero
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To 1,200? No.
143
403000
3000
fino 1.200? No.
07:04
We've increased it to 3.6 million.
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406000
3000
Le informazioni sono diventate 3,6 milioni.
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Nobody can keep that straight in their head.
145
409000
2000
Nessuno è in grado di tener traccia di questa mole di dati.
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But computers,
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411000
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Per questo però ci sono i computer.
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they can. They don't need coffee breaks,
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414000
3000
I computers non hanno bisogno di pause caffè
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they don't need vacations,
148
417000
3000
o vacanze,
07:18
they don't need to go to sleep at night,
149
420000
2000
non devono dormire
07:20
they don't ask for raises either.
150
422000
3000
e non chiedono neppure gli aumenti.
07:23
They can keep this information straight
151
425000
2000
Ma possono trattare tutte queste informazioni,
07:25
and that means that we can process the information.
152
427000
3000
cioè possiamo elaborarle.
07:28
So I'm going to talk to you about how to process it,
153
430000
2000
Nel prosieguo del mio intervento vi parlerò appunto di come elaborare le informazioni,
07:30
and I'm going to give you some examples out of Iran,
154
432000
3000
e per questo intendo fare alcuni esempi sulla situazione in Iran.
07:33
and you're going to be wondering,
155
435000
2000
Vi chiederete,
07:35
"Why should we listen to this guy?
156
437000
2000
“ma perché devo stare ad ascoltare questo tizio?
07:37
Why should we believe what he's saying?"
157
439000
3000
Perché devo credere a ciò che dice?”
07:40
So I'm going to show you a factoid.
158
442000
4000
Per questo vi mostrerò un fattoide.
07:44
This is an assessment by the Central Intelligence Agency
159
446000
3000
Questa è una dichiarazione della CIA
07:47
of the percentage of time
160
449000
2000
sulla frequenza con cui
07:49
that the model I'm talking about
161
451000
2000
le previsioni ricavate dal modello di cui vi sto parlando,
07:51
is right in predicting things whose outcome is not yet known,
162
453000
3000
si sono rivelate giuste
07:54
when the experts who provided the data inputs
163
456000
4000
rispetto alle previsioni degli esperti che avevano
07:58
got it wrong.
164
460000
2000
fornito i dati iniziali
08:00
That's not my claim, that's a CIA claim -- you can read it,
165
462000
3000
Non è una diciarazione mia personale, ma quella ufficiale della CIA, che potete tranquillamente leggere
08:03
it was declassified a while ago. You can read it in a volume edited by
166
465000
3000
visto che è stata desecretata da poco. Potete trovarla nel libro
08:06
H. Bradford Westerfield, Yale University Press.
167
468000
3000
di H. Bradford Westerfield pubblicato dalla Yale University Press
08:09
So, what do we need to know
168
471000
2000
Dunque, di quali notizie abbiamo bisogno
08:11
in order to predict?
169
473000
2000
per formulare delle previsioni?
08:13
You may be surprised to find out we don't need to know very much.
170
475000
3000
Sarete sorpresi di sapere che in realtà non abbiamo bisogno di molte informazioni.
08:16
We do need to know who has a stake
171
478000
3000
Dobbiamo sapere chi interviene nel processo
08:19
in trying to shape the outcome of a decision.
172
481000
5000
decisionale
08:24
We need to know what they say they want,
173
486000
3000
Dobbiamo sapere cosa dicono di volere
08:27
not what they want in their heart of hearts,
174
489000
3000
e non cosa vogliono nel profondo del loro cuore;
08:30
not what they think they can get,
175
492000
2000
non ciò che pensano di poter ottenere,
08:32
but what they say they want, because that is a strategically chosen position,
176
494000
3000
bensì ciò che DICONO di volere, perchè da questa loro scelta strategica
08:35
and we can work backwards from that
177
497000
2000
possiamo risalire
08:37
to draw inferences about important features of their decision-making.
178
499000
4000
alle ragioni che la hanno generata
08:41
We need to know how focused they are
179
503000
2000
Dobbiamo sapere quanto
08:43
on the problem at hand.
180
505000
2000
importante considerano il problema.
08:45
That is, how willing are they to drop what they're doing when the issue comes up,
181
507000
3000
In altre parole, in che misura sono disposti ad abbandonare le altre questioni alla loro attenzione
08:48
and attend to it instead of something else that's on their plate --
182
510000
4000
per dedicarsi alla soluzione di questo problema
08:52
how big a deal is it to them?
183
514000
2000
Quanto è importante per loro
08:54
And how much clout could they bring to bear
184
516000
3000
E che peso hanno sulle decisioni
08:57
if they chose to engage on the issue?
185
519000
5000
quando dovessero farsi coinvolgere.
09:02
If we know those things
186
524000
2000
Se siamo a conoscenza di queste informazioni,
09:04
we can predict their behavior by assuming that everybody
187
526000
3000
possiamo prevedere il comportamento degli attori
09:07
cares about two things on any decision.
188
529000
5000
assumendo che a ognuno interessi
09:12
They care about the outcome. They'd like an outcome as close to
189
534000
2000
Primo che l’esito della decisione sia il più vicino possibile
09:14
what they are interested in as possible.
190
536000
3000
a ciò che vogliono
09:17
They're careerists, they also care about getting credit --
191
539000
3000
Ma anche, secondo, che venga loro riconosciuta la paternità della decision, e
09:20
there's ego involvement,
192
542000
2000
stiamo parlando di ego
09:22
they want to be seen as important in shaping the outcome,
193
544000
4000
vogliono che risulti di essere stati importanti nella presa di decisione
09:26
or as important, if it's their druthers, to block an outcome.
194
548000
5000
o nell’opporsi ad essa
09:31
And so we have to figure out how they balance those two things.
195
553000
3000
Dobbiamo quindi cercare di capire come bilanciano queste due motivazioni.
09:34
Different people trade off
196
556000
2000
Le persone, infatti, si comportano diversamente
09:36
between standing by their outcome,
197
558000
3000
oscillando tra una strenua difesa delle proprie posizioni
09:39
faithfully holding to it, going down in a blaze of glory,
198
561000
3000
fino a capitolare, ma avvolti da un alone di gloria,
09:42
or giving it up, putting their finger in the wind,
199
564000
3000
e la rinuncia alle premesse per seguire il vento vincente
09:45
and doing whatever they think is going to be a winning position.
200
567000
3000
e trovarsi alla fine in una posizione di forza.
09:48
Most people fall in between, and if we can work out where they fall
201
570000
3000
La maggior parte è disposta ad un compromesso e se riusciamo a capire fin dove
09:51
we can work out how to negotiate with them
202
573000
2000
sono diposti ad andare possiamo sapere come trattarli
09:53
to change their behavior.
203
575000
2000
per far cambiare il loro comportamento.
09:55
So with just that little bit of input
204
577000
3000
Con queste poche informazioni,
09:58
we can work out what the choices are that people have,
205
580000
3000
possiamo determinare quali sono le alternative aperte ai protagonisti
10:01
what the chances are that they're willing to take,
206
583000
3000
e le probablità che le colgano
10:04
what they're after, what they value, what they want,
207
586000
3000
i loro obiettivi, ciò che apprezzano, ciò che vogliono
10:07
and what they believe about other people.
208
589000
3000
e quello che pensano degli altri.
10:10
You might notice what we don't need to know:
209
592000
4000
In queste previsioni noterete l'assenza di tanti parametri
10:14
there's no history in here.
210
596000
2000
nessuna considerazione storica per esempio.
10:16
How they got to where they are
211
598000
2000
Come siano arrivati a questo punto
10:18
may be important in shaping the input information,
212
600000
2000
potrebbe essere rilevante sulle informazioni di partenza,
10:20
but once we know where they are
213
602000
2000
ma una volta che conosciamo la sutuazione attuale
10:22
we're worried about where they're going to be headed in the future.
214
604000
3000
ci interessa solo scoprirne gli sviluppi
10:25
How they got there turns out not to be terribly critical in predicting.
215
607000
4000
E per qusto la storia risulta poco rilevante.
10:29
I remind you of that 90 percent accuracy rate.
216
611000
4000
Ricordate la famosa percentuale del 90% di accuratezza?
10:33
So where are we going to get this information?
217
615000
2000
Da dove le prendiamo le informazioni?
10:35
We can get this information
218
617000
3000
Si possono prendere
10:38
from the Internet, from The Economist,
219
620000
3000
dalla rete, dall'Economist,
10:41
The Financial Times, The New York Times,
220
623000
3000
dal Financial Times, dal New York Times,
10:44
U.S. News and World Report, lots of sources like that,
221
626000
3000
da U.S. News and World Report, e da molte altre fonti come queste.
10:47
or we can get it from asking experts
222
629000
2000
O in alternativa si possono interrogare direttamente gli esperti,
10:49
who spend their lives studying places and problems,
223
631000
3000
che dedicano la propria vita allo studio di queste aree geografiche e ai loro problemi
10:52
because those experts know this information.
224
634000
3000
e che quindi conoscono tali informazioni.
10:55
If they don't know, who are the people trying to influence the decision,
225
637000
3000
Se non conoscono i personaggi coinvolti nelle decisioni
10:58
how much clout do they have,
226
640000
2000
il loro potere di convincimento
11:00
how much they care about this issue, and what do they say they want,
227
642000
3000
il loro grado di coivolgimento le loro dichiarazioni d'intenti
11:03
are they experts? That's what it means to be an expert,
228
645000
3000
che esperti sono. Questa è tutta roba da esperti.
11:06
that's the basic stuff an expert needs to know.
229
648000
4000
informazioni che un esperto deve conoscere
11:10
Alright, lets turn to Iran.
230
652000
2000
Bene, a questo punto possiamo passare all'Iran.
11:12
Let me make three important predictions --
231
654000
3000
E permettetemi di fare tre importanti previsioni,
11:15
you can check this out, time will tell.
232
657000
3000
che avrete modo di verificare personalmente. Il tempo dirà chi ha ragione.
11:18
What is Iran going to do about its nuclear weapons program?
233
660000
8000
Cosa farà l’Iran con il suo programma nucleare?
11:26
How secure is the theocratic regime in Iran?
234
668000
3000
Quanto è stabile il regime teocratico in Iran?
11:29
What's its future?
235
671000
2000
Quale sarà il suo futuro?
11:31
And everybody's best friend,
236
673000
3000
E poi il nostro amico del cuore,
11:34
Ahmadinejad. How are things going for him?
237
676000
3000
Ahmadinejad. Cosa gli riserva il futuro?
11:37
How are things going to be working out for him in the next year or two?
238
679000
6000
Cosa lo aspetta nei prossimi, diciamo, due anni?
11:43
You take a look at this, this is not based on statistics.
239
685000
3000
Date un’occhiata qui. Qui non c’entrano le statistiche.
11:46
I want to be very clear here. I'm not projecting some past data into the future.
240
688000
5000
Voglio essere molto chiaro in questo senso. Non sto proiettando nel futuro dati relativi al passato.
11:51
I've taken inputs on positions and so forth,
241
693000
3000
Ho solo preso in considerazione le posizioni degli individui ecc.
11:54
run it through a computer model
242
696000
2000
li ho forniti al modello informatico
11:56
that had simulated the dynamics of interaction,
243
698000
3000
che elabora le realazioni fra i protagonisti delle decisioni
11:59
and these are the simulated dynamics,
244
701000
2000
e questi sono i risultati delle simulazioni,
12:01
the predictions about the path of policy.
245
703000
3000
le previsioni sul futuro della politica.
12:04
So you can see here on the vertical axis,
246
706000
3000
Potete osservare qui sull’asse delle ordinate.
12:07
I haven't shown it all the way down to zero,
247
709000
2000
che non ho tracciato fino allo zero
12:09
there are lots of other options, but here I'm just showing you the prediction,
248
711000
3000
Ci sarebbero molte altre opzioni, ma a me interessa mostrarvi solo la previsione
12:12
so I've narrowed the scale.
249
714000
2000
e per questo ho ristretto il grafico
12:14
Up at the top of the axis, "Build the Bomb."
250
716000
3000
all’estremità dell’asse delle ascisse, che corrisponde all’ipotesi “Bomba.”
12:17
At 130, we start somewhere above 130,
251
719000
4000
A 130 o in un qualche punto oltre 130,
12:21
between building a bomb, and making enough weapons-grade fuel
252
723000
3000
tra l’opzione bomba e quella relativa alla produzione di materiale fissile
12:24
so that you could build a bomb.
253
726000
2000
sufficiente alla costruzione di una bomba atomica.
12:26
That's where, according to my analyses,
254
728000
3000
Secondo i miei calcoli,
12:29
the Iranians were at the beginning of this year.
255
731000
3000
qui è dove gli Iraniani si trovavano all'inizio di quest'anno
12:32
And then the model makes predictions down the road.
256
734000
3000
Adesso vediamo le previsioni ricavate dal modello
12:35
At 115 they would only produce enough weapons grade fuel
257
737000
4000
A quota 115 l’Iran produrrebbe materiale sufficiente per costruire una bomba atomica
12:39
to show that they know how, but they wouldn't build a weapon:
258
741000
2000
ma solo per mostrare di esserne capaci e non per costruire armi nucleari,
12:41
they would build a research quantity.
259
743000
2000
Produrrebbero quantititativi per fini di ricerca.
12:43
It would achieve some national pride,
260
745000
2000
Questo riempirebbe il paese di un certo orgoglio nazionale,
12:45
but not go ahead and build a weapon.
261
747000
3000
senza procedere con la costruzione della bomba
12:48
And down at 100 they would build civilian nuclear energy,
262
750000
2000
A quota 100, l’Iran produrrebbe energia nucleare solo per scopi civili,
12:50
which is what they say is their objective.
263
752000
4000
vale a dire l’obiettivo da loro dichiarato.
12:54
The yellow line shows us the most likely path.
264
756000
3000
La linea gialla indica il comportamento più probabile.
12:57
The yellow line includes an analysis
265
759000
1000
La linea gialla è il rusultato dell’analisi
12:58
of 87 decision makers in Iran,
266
760000
3000
di 87 figure di rilievo in Iran,
13:01
and a vast number of outside influencers
267
763000
3000
insieme a numerose autorevoli personalità straniere,
13:04
trying to pressure Iran into changing its behavior,
268
766000
3000
che cercano di convincere l'Iran a cambiare il proprio atteggiamento,
13:07
various players in the United States, and Egypt,
269
769000
3000
diversi personaggi americani, egiziani,
13:10
and Saudi Arabia, and Russia, European Union,
270
772000
2000
sauditi, russi, europei,
13:12
Japan, so on and so forth.
271
774000
2000
giapponesi e via dicendo.
13:14
The white line reproduces the analysis
272
776000
4000
La linea bianca indica invece gli sviluppi
13:18
if the international environment
273
780000
2000
se la comunità internazionale cessasse di interferire
13:20
just left Iran to make its own internal decisions,
274
782000
3000
lasciando l'Iran a prendere le proprie decisioni
13:23
under its own domestic political pressures.
275
785000
2000
unicamente in base alle pressioni politiche interne,
13:25
That's not going to be happening,
276
787000
2000
ipotesi che non avrà riscontro nella realtà.
13:27
but you can see that the line comes down faster
277
789000
4000
Tuttavia, potete notare come il grafico scenda più in fretta
13:31
if they're not put under international pressure,
278
793000
3000
in assenza di pressioni internazionali,
13:34
if they're allowed to pursue their own devices.
279
796000
2000
ovvero se l’Iran ha la possibilità di cercare la propria strada.
13:36
But in any event, by the end of this year,
280
798000
3000
In tutti i casi, verso la fine di quest’anno,
13:39
beginning of next year, we get to a stable equilibrium outcome.
281
801000
3000
inizio del prossimo, si giungerà a una situazione di equilibrio
13:42
And that equilibrium is not what the United States would like,
282
804000
4000
stabile, situazione che non risponde alle aspettative degli Stati Uniti,
13:46
but it's probably an equilibrium that the United States can live with,
283
808000
3000
che tuttavia potrebbero comunque accettarla,
13:49
and that a lot of others can live with.
284
811000
2000
al pari di molti altri soggetti.
13:51
And that is that Iran will achieve that nationalist pride
285
813000
4000
Un equilibrio che consentirà all'Iran di riscoprire un certo orgoglio nazionale.
13:55
by making enough weapons-grade fuel, through research,
286
817000
4000
Grazie alla ricerca potrà, infatti, produrre materiale per costruire una bomba atomica,
13:59
so that they could show that they know how to make weapons-grade fuel,
287
821000
4000
e potrà mostrare al mondo che l'Iran è in grado di produrre tale materiale
14:03
but not enough to actually build a bomb.
288
825000
5000
ma non a sufficienza per costruire effettivamente l’ordigno.
14:08
How is this happening?
289
830000
2000
E come può accadere questo?
14:10
Over here you can see this is the distribution
290
832000
4000
In quest’area potete osservare che l'attuale assetto di potere,
14:14
of power in favor of civilian nuclear energy today,
291
836000
5000
è oggi a favore dell'energia nucleare per usi civili,
14:19
this is what that power block is predicted to be like
292
841000
3000
questo invece dovrebbe essere l'assetto di potere
14:22
by the late parts of 2010, early parts of 2011.
293
844000
6000
verso la fine del 2010, inizio del 2011.
14:28
Just about nobody supports research on weapons-grade fuel today,
294
850000
4000
Oggi nessuno, o quasi, sostiene la ricerca per la produzione di fissile
14:32
but by 2011 that gets to be a big block,
295
854000
3000
ma verso il 2011 questo blocco sarà più rilevante.
14:35
and you put these two together, that's the controlling influence in Iran.
296
857000
4000
E se sommiamo questi due blocchi, ecco che troviamo l'influenza predominante in Iran.
14:39
Out here today, there are a bunch of people --
297
861000
3000
Qui oggi ci sono diverse persone,
14:42
Ahmadinejad for example --
298
864000
2000
una tra tutte Ahmadinejad,
14:44
who would like not only to build a bomb,
299
866000
2000
che vorrebbero non solo costruire una bomba,
14:46
but test a bomb.
300
868000
2000
ma vorrebbero anche provarla.
14:48
That power disappears completely;
301
870000
2000
Ma si tratta di una forza destinata a scomparire del tutto,
14:50
nobody supports that by 2011.
302
872000
3000
che non avrà più alcun sostegno nel 2011.
14:53
These guys are all shrinking,
303
875000
2000
Un blocco che è destinato ad assottigliarsi quantitativamente,
14:55
the power is all drifting out here,
304
877000
3000
a favore del blocco che si trova da questa parte,
14:58
so the outcome is going to be the weapons-grade fuel.
305
880000
3000
ed è per questo che il risultato finale sarà la produzione di plutonio e uranio arricchito.
15:01
Who are the winners and who are the losers in Iran?
306
883000
3000
Chi sono i vincitori e chi i perdenti in Iran?
15:04
Take a look at these guys, they're growing in power,
307
886000
3000
Diamo un’occhiata a questi signori. Il loro potere è in ascesa e,
15:07
and by the way, this was done a while ago
308
889000
3000
tra l'altro, questo è già avvenuto qualche tempo prima
15:10
before the current economic crisis,
309
892000
2000
dell'attuale crisi economica
15:12
and that's probably going to get steeper.
310
894000
2000
e probabilmente il grafico è destinato a crescere in maniera sempre più marcata.
15:14
These folks are the moneyed interests in Iran,
311
896000
2000
Sono coloro che hanno interessi economici in Iran,
15:16
the bankers, the oil people, the bazaaries.
312
898000
4000
parlo dei banchieri, dei petrolieri, dei commercianti.
15:20
They are growing in political clout,
313
902000
3000
La loro influenza politica è in ascesa,
15:23
as the mullahs are isolating themselves --
314
905000
3000
in quanto ai mullah, al contrario, si stanno auto-isolando,
15:26
with the exception of one group of mullahs,
315
908000
2000
eccezion fatta per un gruppo,
15:28
who are not well known to Americans.
316
910000
2000
che gli americani non conoscono bene.
15:30
That's this line here, growing in power,
317
912000
2000
Proprio qui c’è una linea, corrispondente a una forza in ascesa.
15:32
these are what the Iranians call the quietists.
318
914000
4000
Sono coloro che in Iran vengono chiamati i Quietisti.
15:36
These are the Ayatollahs, mostly based in Qom,
319
918000
3000
Mi riferisco agli Ayatollah, che in prevalenza si concentrano nell’area di Qom,
15:39
who have great clout in the religious community,
320
921000
4000
e che vantano un grande ascendente nella comunità religiosa,
15:43
have been quiet on politics and are going to be getting louder,
321
925000
3000
e in politica hanno adottato un comportamento tranquillo e improntato all'attendismo, ma in futuro faranno sentire sempre più forte la propria voce,
15:46
because they see Iran going in an unhealthy direction,
322
928000
2000
in quanto ritengono che l'Iran stia prendendo una strada sbagliata,
15:48
a direction contrary
323
930000
2000
contraria a quella
15:50
to what Khomeini had in mind.
324
932000
4000
che aveva indicato Khomeini.
15:54
Here is Mr. Ahmadinejad.
325
936000
2000
Qui c’è Ahmadinejad.
15:56
Two things to notice: he's getting weaker,
326
938000
3000
Due cose da notare, al riguardo: la sua forza sta diminuendo
15:59
and while he gets a lot of attention in the United States,
327
941000
2000
e mentre su di lui si concentra l'attenzione degli Stati Uniti,
16:01
he is not a major player in Iran.
328
943000
2000
in Iran il suo ruolo non è così decisivo.
16:03
He is on the way down.
329
945000
2000
Potremmo dire che è sul viale del tramonto.
16:05
OK, so I'd like you to take a little away from this.
330
947000
4000
Giunti a questo punto mi piacerebbe abbandonare questi temi per un attimo.
16:09
Everything is not predictable: the stock market
331
951000
2000
Non è possibile fare previsioni su tutto. Non è possibile con la borsa,
16:11
is, at least for me, not predictable,
332
953000
3000
almeno per quel che mi riguarda,
16:14
but most complicated negotiations are predictable.
333
956000
5000
ma tutte le trattative più complesse sono prevedibili
16:19
Again, whether we're talking health policy, education,
334
961000
4000
Ripeto quanto ho già detto. Non importa se parliamo di salute, istruzione,
16:23
environment, energy,
335
965000
3000
ambiente, energia,
16:26
litigation, mergers,
336
968000
2000
controversie, fusioni...
16:28
all of these are complicated problems
337
970000
2000
Tutte queste questioni complicate
16:30
that are predictable,
338
972000
2000
possono essere previste
16:32
that this sort of technology can be applied to.
339
974000
4000
ed per esse questa tecnologia può risultare utile.
16:36
And the reason that being able to predict those things is important,
340
978000
5000
E il motivo per il quale è importante fare previsioni
16:41
is not just because you might run a hedge fund and make money off of it,
341
983000
3000
non è per gestire fondi e guadagnarci
16:44
but because if you can predict what people will do,
342
986000
3000
ma perché se avete la possibilità di prevedere il comportamento degli altri,
16:47
you can engineer what they will do.
343
989000
3000
allora potete modificarne i comportamenti.
16:50
And if you engineer what they do you can change the world,
344
992000
2000
E se modificate i comportamenti altrui, potete anche cambiare il mondo
16:52
you can get a better result.
345
994000
2000
il che è anche meglio
16:54
I would like to leave you with one thought, which is
346
996000
3000
Vorrei concludere questo mio intervento lasciandovi un pensiero che
16:57
for me, the dominant theme of this gathering,
347
999000
5000
per me rappresenta il tema chiave di questo incontro,
17:02
and is the dominant theme of this way of thinking about the world.
348
1004000
3000
il tema centrale di questo modo di intendere il mondo.
17:05
When people say to you,
349
1007000
3000
Se qualcuno vi dice
17:08
"That's impossible,"
350
1010000
2000
"È impossibile",
17:10
you say back to them,
351
1012000
2000
rispondetegli
17:12
"When you say 'That's impossible,'
352
1014000
2000
"Tu dici che 'è impossibile'
17:14
you're confused with,
353
1016000
2000
perchè lo confondi con
17:16
'I don't know how to do it.'"
354
1018000
3000
'Non so farlo.'"
17:19
Thank you.
355
1021000
2000
Grazie.
17:21
(Applause)
356
1023000
4000
(Applauso)
17:25
Chris Anderson: One question for you.
357
1027000
2000
Chris Anderson: Una domanda.
17:27
That was fascinating.
358
1029000
3000
Tutto questo è affascinante
17:30
I love that you put it out there.
359
1032000
3000
e sono felice che abbia toccato questo tema oggi.
17:33
I got very nervous halfway through the talk though,
360
1035000
2000
Devo però dire che a metà del suo discorso
17:35
just panicking whether you'd included in your model, the possibility that
361
1037000
3000
ho iniziato ad essere nervoso e poi impaurito all'idea che la conoscenza del suo modello
17:38
putting this prediction out there might change the result.
362
1040000
4000
possa influenzare il risultato delle previsioni
17:42
We've got 800 people in Tehran who watch TEDTalks.
363
1044000
3000
Sono circa 800 le persone che seguono TEDTalks in Iran.
17:45
Bruce Bueno de Mesquita: I've thought about that,
364
1047000
2000
Bruce Bueno de Mesquita: A dire il vero ho pensato anche a questo,
17:47
and since I've done a lot of work for the intelligence community,
365
1049000
4000
visto che ho lavorato parecchio per i servizi di intelligence.
17:51
they've also pondered that.
366
1053000
2000
Anche loro hanno pensato a questa evenienza.
17:53
It would be a good thing if
367
1055000
3000
Ma sarebbe qualcosa di positivo
17:56
people paid more attention, took seriously,
368
1058000
3000
se le persone prestassero maggiore attenzione, prendessero più seriamente
17:59
and engaged in the same sorts of calculations,
369
1061000
2000
e facessero questo genere di calcoli,
18:01
because it would change things. But it would change things in two beneficial ways.
370
1063000
4000
perché in questo modo le cose potrebbero cambiare. E cambierebbero sotto due punti di vista, entrambi positivi.
18:05
It would hasten how quickly people arrive at an agreement,
371
1067000
6000
Si accorcerebbero i tempi necessari per giungere a un accordo,
18:11
and so it would save everybody a lot of grief and time.
372
1073000
3000
risparmiando a tutti tempo e angoscie.
18:14
And, it would arrive at an agreement that everybody was happy with,
373
1076000
4000
e arriveremmo ad un accordo in grado di soddisfare un po' tutti,
18:18
without having to manipulate them so much --
374
1080000
3000
senza dover manipolare troppo le persone,
18:21
which is basically what I do, I manipulate them.
375
1083000
3000
che è poi ciò di cui nells sostanza mi occupo. Manipolazioni.
18:24
So it would be a good thing.
376
1086000
2000
Sarebbe quindi certamente qualcosa di utile.
18:26
CA: So you're kind of trying to say, "People of Iran, this is your destiny, lets go there."
377
1088000
4000
CA: Quindi ciò che sta cercando di dire nella sostanza è:"Iraniani, questo è il vostro destino. Muovetevi."
18:30
BBM: Well, people of Iran, this is what many of you are going to evolve to want,
378
1092000
6000
BBM: In realtà sarebbe qualcosa del tipo, “Iraniani, questo è ciò che molti di voi scopriranno di volere
18:36
and we could get there a lot sooner,
379
1098000
2000
e potete raggiungerlo prima,
18:38
and you would suffer a lot less trouble from economic sanctions,
380
1100000
3000
subendo minori conseguenze a causa delle sanzioni economiche
18:41
and we would suffer a lot less fear of the use of military force on our end,
381
1103000
6000
e avendo molti meno timori per l’eventuale uso della forza militare da parte dell'Occidente.
18:47
and the world would be a better place.
382
1109000
2000
E il mondo sarebbe decisamente migliore.
18:49
CA: Here's hoping they hear it that way. Thank you very much Bruce.
383
1111000
3000
CA: Speriamo che le sue parole vengano interpretate in questo modo. Grazie di cuore per l’intervento Bruce.
18:52
BBM: Thank you.
384
1114000
2000
BBM: Grazie a voi.
18:54
(Applause)
385
1116000
5000
(Applauso)
ABOUT THE SPEAKER
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientistA consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy.
Why you should listen
Every motive has a number, says Bruce Bueno de Mesquita. A specialist in foreign policy, international relations and state building, he is also a leading -- if controversial -- scholar of rational choice theory, which says math underlies the nation-scale consequences of individuals acting for personal benefit. He created forecasting technology that has, time and again, exceeded the accuracy of old-school analysis, even with thorny quarrels charged by obscure contenders, and often against odds. (One example: He called the second Intifada two years in advance.)
Bueno de Mesquita's company, Mesquita & Roundell, sells his system's predictions and analysis to influential government and private institutions that need heads-ups on policy. He teaches at NYU and is a senior fellow at the Hoover Institution.
Bruce Bueno de Mesquita | Speaker | TED.com