TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
La matematica della guerra: Sean Gourley
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Estraendo dati grezzi dalle varie fonti di notizie, e rappresentandoli con grafici e formule, Sean Gourley ed il suo team hanno fatto scoperte sorprendenti sulla natura della guerra moderna. E forse, su un modo per risolvere i conflitti
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
Se guardiamo i media, le notizie dall'Iraq,
00:15
Afghanistan, Sierra Leone,
1
3000
3000
dall'Afghanistan, dalla Sierra Leone,
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and the conflict seems incomprehensible to us.
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6000
4000
il conflitto ci sembra incomprensibile.
00:22
And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
3
10000
4000
O almeno, così é sembrato a me quando ho iniziato questo progetto
00:26
But as a physicist,
4
14000
2000
Ma, da fisico,
00:28
I thought, well if you give me some data,
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16000
3000
ho pensato, "Beh, se avessi alcuni dati certi
00:31
I could maybe understand this. You know, give us a go.
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19000
2000
magari lo potrei capire. Datemi una chance."
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So as a naive New Zealander
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21000
2000
E così, da ingenuo neozelandese
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I thought, well I'll go to the Pentagon.
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23000
2000
ho pensato beh, andrò al Pentagono e li chiederò
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Can you get me some information?
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25000
2000
Potete darmi qualche informazione?
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(Laughter)
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27000
3000
(Risate)
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No. So I had to think a little harder.
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30000
4000
No, non potevano. Pertanto dovevo lavorarci su un pò di più da me.
00:46
And I was watching the news one night in Oxford.
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34000
3000
E una sera, ad Oxford, stavo guardando le news.
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
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37000
3000
Guardavo tutti quei chiacchieroni sul mio canale preferito
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
E notai che c'erano dei fatti
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There was data within the streams of news that we consume.
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42000
3000
C'erano dei numeri in mezzo al flusso di notizie che consumiamo.
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All this noise around us actually has information.
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45000
4000
In mezzo a tutto questo rumore che ci circonda, c'è dell'informazione
01:01
So what I started thinking was,
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49000
2000
Perciò ho iniziato a pensare che
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perhaps there is something like open source intelligence here.
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51000
3000
forse questa era una sorgente di notizie disponibile e di libero accesso
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If we can get enough of these streams of information together,
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54000
3000
e che se avessi potuto radunare una quantità sufficiente di questi flussi di informazione,
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we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
forse avremmo potuto iniziare a comprendere la guerra.
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
E così feci. Riunimmo
01:15
an interdisciplinary team of scientists,
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63000
2000
un team interdisciplinare di scienziati,
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of economists, mathematicians.
23
65000
3000
economisti, matematici.
01:20
We brought these guys together and we started to try and solve this.
24
68000
3000
Mettemmo questa gente insieme e cominciammo a provare a risolvere il problema.
01:23
We did it in three steps.
25
71000
2000
Procedemmo in tre fasi:
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The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
26
73000
4000
Per prima cosa, raccogliemmo informazioni da 130 fonti diverse:
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from NGO reports to newspapers and cable news.
27
77000
3000
giornali, ONG e notizie dai TG.
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We brought this raw data in and we filtered it.
28
80000
3000
Riunimmo questi dati grezzi e li filtrammo,
01:35
We extracted the key bits on information to build the database.
29
83000
3000
per estrarne i dati necessari a costruire il database.
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That database contained
30
86000
2000
Questo database conteneva
01:40
the timing of attacks,
31
88000
2000
il momento degli attacchi,
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the location, the size and the weapons used.
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90000
2000
il luogo, la dimensione e le armi usate.
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
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92000
3000
Era tutto nel flusso di informazioni che riceviamo quotidianamente,
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we just have to know how to pull it out.
34
95000
2000
bisognava solo sapere come estrarlo.
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
E una volta ottenuto questo, potevamo iniziare a fare cose molto interessanti.
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
36
99000
3000
Se avessimo studiato la distribuzione delle dimensioni degli attacchi,
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
cosa ci avrebbero detto?
01:56
So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
Iniziammo a studiarle. E qui potete vedere,
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
sull'asse orizzontale,
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
il numero dei morti uccisi in un attacco
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
cioè l'entità dell'attacco.
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
L'asse verticale indica invece il numero degli attacchi.
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
Nella rappresentazione dei dati dei campioni
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
Abbiamo una specie di distribuzione casuale --
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perhaps 67 attacks, one person was killed,
45
119000
3000
magari 67 attacchi con un solo morto
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
oppure 47 attacchi con sette persone morte.
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
Facemmo la stessa identica cosa per l'Iraq.
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
Non sapevamo cosa avremmo trovato per l'Iraq.
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It turns out what we found was pretty surprising.
49
130000
4000
E alla fine quello che scoprimmo fu sorprendente.
02:26
You take all of the conflict,
50
134000
2000
In tutto questo conflitto,
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all of the chaos, all of the noise,
51
136000
2000
in tutto questo caos, in tutto questo rumore
02:30
and out of that
52
138000
2000
da tutto questo
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comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
esce questa precisa distribuzione matematica
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of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
del modo in cui gli attacchi si svolgono in questo conflitto.
02:37
This blew our mind.
55
145000
2000
La cosa ci sorprese.
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Why should a conflict like Iraq have this
56
147000
4000
Perché mai un conflitto come quello iracheno
02:43
as its fundamental signature?
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151000
2000
avrebbe dovuto avere questa "firma"?
02:45
Why should there be order in war?
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153000
2000
Perché mai dovrebbe esserci "ordine", nella guerra?
02:47
We didn't really understand that.
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155000
2000
Non riuscivamo davvero a comprenderlo.
02:49
We thought maybe there is something special about Iraq.
60
157000
4000
Pensammo che forse c'era qualcosa di speciale nella guerra in Iraq.
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
E così abbiato dato un occhiata a qualche altro conflitto.
02:55
We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
62
163000
2000
Studiammo la Colombia, l'Afghanistan,
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
il Senegal.
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
Ed in ogni conflitto emergeva lo stesso schema.
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
Questo non era previsto.
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
Sono guerre diverse, con diverse fazioni religiose,
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
diverse fazioni politiche, e problemi socioeconomici diversi.
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
E tuttavia, lo schema di fondo
03:13
are the same.
69
181000
3000
è lo stesso
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
Così allargammo un pò la visuale.
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
Analizzammo tutti i dati reperibili provenienti da tutto il mondo.
03:21
From Peru to Indonesia,
72
189000
3000
Dal Perù all'Indonesia,
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
emergeva sempre lo stesso pattern.
03:26
And we found that not only
74
194000
3000
E trovavammo che non solo
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
le distribuzioni seguivano queste linee rette,
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
76
199000
2000
ma che l'inclinazione di queste linee,
03:33
this value of alpha equals 2.5.
77
201000
3000
che l'angolo d'inclinazione alfa delle linee era sempre vicino a 2,5
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
Potevamo addirittura descrivere con un'equazione
03:38
that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
la probabilità di un attacco.
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
Quello che mostriamo qui
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
81
211000
4000
è la probabilità di un attacco in cui muoiano X persone
03:47
in a country like Iraq
82
215000
2000
in un posto come l'Iraq,
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
é uguale ad una costante, moltiplicata per la dimensione dell'attacco,
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
elevata alla meno Alfa.
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
E "meno Alfa" é l'inclinazione della linea che vi ho mostrato prima.
04:01
So what?
86
229000
2000
E allora?
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
Queste sono statistiche. Che cosa ci dicono di questi conflitti?
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
Questa era una sfida che dovevamo affrontare, come fisici.
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
Come si spiega tutto questo?
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
E abbiamo scoperto che Alfa
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
a pensarci bene, é la struttura
04:16
structure of the insurgency.
92
244000
3000
organizzativa degli insorti.
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
Alfa descrive la dimensione degli attacchi,
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
cioè la distribuzione
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
della forza del gruppo che lancia gli attacchi.
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
Abbiamo usato modelli di comportamento dei gruppi
04:28
coalescence and fragmentation,
97
256000
3000
coalizioni e frammentazioni vale a dire
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
Gruppi che si riuniscono, gruppi che si frammentano.
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
e quantizzato il loro comportamento. Questi modelli
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
avrebbe mostrato gli andamenti che stavamo vedendo
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
in posti come l'Iraq?
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
102
270000
2000
Saltò fuori che potevamo approssimare abbastanza bene le curve reali
04:44
We can run these simulations.
103
272000
2000
con queste simulazioni
04:46
We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
I procesi comportamentali dei gruppi (process of group dynamics)
04:49
to explain the patterns that we see
105
277000
2000
potevano spiegare quello che vedevamo
04:51
all around the conflicts around the world.
106
279000
5000
in tutti i conflitti del mondo
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
Che vuol dire?
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
Perché questi conflitti, che sembrano così diversi,
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
dovrebbero avere gli stessi patterns?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
Secondo me, la cosa si spiega così
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
Le forze di insurrezione evolvono nel tempo, si adattano
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
e scoprono che c'é un solo modo
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
per combattere un nemico molto più forte.
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
e se la forza di insurrezione non scopre questa soluzione
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
sparisce.
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
Quindi ogni gruppo inserrezionale esistente
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
ogni conflitto esistente
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
alla fine avrà questo comportamento.
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
Qusta è la nostra spiegazione
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
Spingendoci oltre, come possiamo cambiare le cose?
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
Come mettiamo fine ad una guerra come quella in Iraq?
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
Che aspetto ha?
05:34
Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
Alfa é la struttura. Ha un valore stazionario di circa 2,5.
05:37
This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
E' l'aspetto di tutte le guerre che si protraggono
05:41
We've got to change that.
125
329000
2000
Dobbiamo cambiare quel valore.
05:43
We can push it up:
126
331000
2000
Possiamo aumentarlo,
05:45
the forces become more fragmented;
127
333000
2000
quando le forze si frammentano
05:47
there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
i gruppi avversari cioè sono più numerosi, ma più deboli.
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
Oppure riduciamo alfa
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
ora ci sono meno gruppi e più forti.
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
con i quali, magari, è possibile intavolare una trattativa
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
In questo grafico.
06:01
No one has seen this before. This is literally
133
349000
3000
che nessuno ha ancora visto, letteralmente
06:04
stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
roba della scorsa settimana,
06:06
And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
vediamo l'evoluzione di Alfa nel corso del tempo.
06:10
We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
Lo vediamo iniziare, crescere fino allo stato di stabilità
06:13
the wars around the world look like.
137
361000
2000
che hanno le guerre di tutto il mondo (2,5)
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
E rimane a quel punto anche durante l'attacco di Falluja
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
fino ai bombardamenti di Samarra
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
e le elezioni Irachene del 2006.
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
A questo punto, il sistema si altera ed alfa cresce
06:25
to a fragmented state.
142
373000
2000
verso la frammentazione.
06:27
This is when the surge happens.
143
375000
2000
Qui é quando hanno rafforzato il contingente americano (surge)
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
le opinioni qui sono diverse, ma in generale,
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
il rafforzamento avrebbe dovuto frammentare ancor più le forze avversarie
06:34
The opposite happened.
146
382000
2000
e invece é successo l'opposto.
06:36
The groups became stronger.
147
384000
2000
I gruppi avversari si sono rafforzati
06:38
They became more robust.
148
386000
2000
sono divenuti più forti
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
E quindi ho pensato, 'Bene, Alfa scende
06:43
We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
150
391000
3000
possiamo trattare, siamo vicini ad una soluzione, ma di nuovo è successo l'opposto
06:46
It's moved up again. The groups are more fragmented.
151
394000
3000
Alfa è risalita ancora: i gruppi si sono frammentati.
06:49
And this tells me one of two things.
152
397000
2000
Pertanto, delle due l'una.
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Either we're back where we started
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399000
3000
O siamo tornati da dove siamo partiti,
06:54
and the surge has had no effect;
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402000
2000
e il rafforzamento del contingente americano non ha avuto alcuno effetto,
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or finally the groups have been fragmented to the extent
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404000
4000
o alla fine i gruppi si sono frammentati tanto da estinguersi
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that we can start to think about maybe moving out.
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408000
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e quindi possiamo pensare a ritirarsi
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I don't know what the answer is to that.
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412000
2000
Non so quale sia la risposta giusta.
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But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
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414000
3000
Ma so che, dobbiamo osservare la struttura delle forze d'insurrezione
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to answer that question.
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per ripondere alla domanda.
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Thank you.
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2000
Grazie.
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(Applause)
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421000
5000
(Applausi)
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