TEDxCaFoscariU
Frederic Kaplan: How to build an information time machine
フレデリック・カプラン: 情報の世界をめぐる、タイムマシンの制作
Filmed:
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中世のFacebookを見れたら、どうでしょう？ これは、それほど突飛な話でもありません。楽しく興味深いトークで、研究者・エンジニアのフレデリック・カプランが堂々発表するのは「ヴェネツィア・タイムマシン」というプロジェクトです。全長80キロにも及ぶ保管庫にある書籍をデジタル化し、1000年にもわたるヴェネツィアの歴史や地理を再現します。（TEDxCaFoscariUで撮影）
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
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00:12
This is an image of the planet Earth.
0
285
2893
これは 地球の画像です
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
3178
3093
アポロ17号から撮影された
あの有名な写真に
あの有名な写真に
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
よく似ていますよね
00:19
There is something different;
3
7882
2070
でも ちょっと違います
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
この画像はクリックでき
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
クリックすることで
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
地球上の ほぼ全ての地点に
ズームインできます
ズームインできます
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
例えば これは
空から見た―
空から見た―
00:29
of the EPFL campus.
8
17668
2666
ローザンヌ工科大学（EPFL）の
キャンパスです
キャンパスです
00:32
In many cases, you can also see
9
20334
2108
多くの場合
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
近くの通りから見た
建物の様子も見ることができます
建物の様子も見ることができます
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
本当に素晴らしいことです
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
でも この素敵なツアーには
あることが欠けています
あることが欠けています
00:43
It's time.
13
31031
2188
「時間」です
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
33219
3070
この写真がいつ撮影されたのか
分からないばかりか
分からないばかりか
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
空撮写真と
同じ時期に
同じ時期に
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
撮られたのかさえ
分かりません
分かりません
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
私の研究室で
開発しているツールは
開発しているツールは
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
空間だけでなく
00:59
but also through time.
19
47757
2558
時間を超えて
旅ができるようにします
旅ができるようにします
01:02
The kind of question we're asking is
20
50315
1870
私たちが投げかけている
問いはこうです
問いはこうです
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
過去のGoogleマップのようなものを
作れないか？
作れないか？
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
過去のGoogleマップのようなものを
作れないか？
作れないか？
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
つまり Googleマップの上部に
スクロールバーを付けて
スクロールバーを付けて
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
それで年を遡れるように
できないか？
できないか？
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
百年前や
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
千年前の様子を
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
見られるようにできないか？
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
過去のソーシャル・ネットワークを
再現できないか？
再現できないか？
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
中世のFacebookを作れないか？
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
タイムマシンを作れないか？
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
単に「不可能だ」と言うことも
できるでしょう
できるでしょう
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
78094
3810
しかし 情報という観点から
考えたらどうでしょう
考えたらどうでしょう
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
これは 「キノコ型情報」と
呼んでいるもので
呼んでいるもので
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
縦軸に 時間
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
横軸に デジタル情報蓄積量を
示したグラフです
示したグラフです
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
過去10年 たくさんの情報があることは
一目瞭然ですね
一目瞭然ですね
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
そして 時間を遡るにつれ
情報は減っていきます
情報は減っていきます
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
過去のGoogleマップや
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
Facebookを作るためには
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
この部分を広げて
ちょうど
ちょうど
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
長方形にする必要があります
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
どうすればいいでしょうか？
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
１つは デジタル化です
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
資料は
たくさんあります
たくさんあります
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
新聞や書籍―
それも何千という書籍です
それも何千という書籍です
02:07
I can digitize all these.
46
115460
1768
これらを全て
デジタル化して
デジタル化して
02:09
I can extract information from these.
47
117228
2737
そこから情報を
抽出できます
抽出できます
02:11
Of course, the more you go in the past,
the less information you will have.
the less information you will have.
48
119965
3543
もちろん 昔に行くにつれ
情報は少なくなるので
情報は少なくなるので
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
十分では
ないかもしれません
ないかもしれません
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
ですから
歴史学者のように
歴史学者のように
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
「推定」を行うのです
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
コンピュータ科学の世界で言う
シミュレーションです
シミュレーションです
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
ここに 航海日誌が
あるとしましょう
あるとしましょう
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
それを ただの日誌で
バチカンの船長が
バチカンの船長が
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
ある航海をつづるもの
と捉えるのではなく
と捉えるのではなく
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
その日誌に
書かれているのは
書かれているのは
02:35
which is representative of
many journeys of that period.
many journeys of that period.
57
143326
2582
当時 数多くされた航海の
代表例だと捉えるのです
代表例だと捉えるのです
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
こうして推定を
するわけです
するわけです
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
建物の外観を
描いた絵があれば
描いた絵があれば
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
それを単に 特定の建物を
描いたものとするのではなく
描いたものとするのではなく
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
おそらく同じ構造は
情報が残っていない―
情報が残っていない―
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
ほかの建物にも
採用されていたと考えるのです
採用されていたと考えるのです
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
ですから
タイムマシンを作るのに
タイムマシンを作るのに
02:55
we need two things.
64
163773
1339
必要なものは２つです
02:57
We need very large archives,
65
165112
2234
大量の保存記録と
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
優秀な専門家です
03:02
The Venice Time Machine,
67
170088
1874
ヴェネツィア・タイムマシンという
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
プロジェクトについて
お話しします
お話しします
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
これは ローザンヌ工科大学と
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
ヴェネツィア・カ・フォスカリ大学との
共同プロジェクトです
共同プロジェクトです
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
ヴェネツィアに
特有なのは
特有なのは
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
政府がずっと
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
非常に官僚的であることです
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
あらゆることを
記録してきています
記録してきています
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
今日のGoogleのようなものです
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
ヴェネツィアの古文書館には
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
全長80キロにわたる
保管庫があり
保管庫があり
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
ヴェネツィア生活の
全てが
全てが
03:29
of the life of Venice over
more than 1,000 years.
more than 1,000 years.
79
197193
2246
千年以上にわたり
記録されてきています
記録されてきています
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
出航・到着した船も
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
全て分かります
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
市内の あらゆる変化が
記録されています
記録されています
03:37
This is all there.
83
205232
3291
これらの情報は
全て そこにあるのです
全て そこにあるのです
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
208523
3908
今 デジタル化の
10年計画を立てており
10年計画を立てており
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
この膨大な資料を
03:46
this immense archive
86
214108
1384
巨大な情報システムに
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
変えようとしています
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
目標として
掲げているのは
掲げているのは
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
一日 450冊の本を
デジタル化することです
デジタル化することです
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
当然 デジタル化したところで
十分ではありません
十分ではありません
03:58
because these documents,
91
226748
1287
というのも
これらの文書が
これらの文書が
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
書かれているのは
たいてい ラテン語やトスカナ語
たいてい ラテン語やトスカナ語
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
ヴェネツィアの方言なので
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
文字に起こして
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
場合により 翻訳もして
04:07
to index them,
96
235560
1120
索引を付ける必要があり
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
どう見ても
簡単なことではないのです
簡単なことではないのです
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
character recognition method
98
238844
3844
特に これまでの
光学式文字認識（OCR）方法は
光学式文字認識（OCR）方法は
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
印刷原稿には
使えますが
使えますが
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
手書きの文書となると
うまく行きません
うまく行きません
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
これを解決するため
参考にしたのは
参考にしたのは
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
音声認識の
分野です
分野です
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
that seems impossible,
103
253147
2055
音声認識は
不可能と思われたことですが
不可能と思われたことですが
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
ただ条件を
加えるだけで
加えるだけで
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
実現することが
できます
できます
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
必要なのは
使われている言語の―
使われている言語の―
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
良いモデルです
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
つまり
構成が整った文書の―
構成が整った文書の―
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
良いモデルがあれば
よいのです
よいのです
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
これらは
行政文書ですから
行政文書ですから
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
多くは
構成が整っています
構成が整っています
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
膨大な保存記録を
細かく分類し
細かく分類し
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
actually shares similar features,
113
273371
2877
同じような特徴ごとに
分類ができれば
分類ができれば
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
うまくいく可能性が
あります
あります
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
その段階まで行けば
他のこともできます
他のこともできます
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
この文書から
出来事を抽出できるのです
出来事を抽出できるのです
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
実際 おそらく
この保存記録から
この保存記録から
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
100万件の出来事が
抽出できます
抽出できます
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
さらに この巨大な
情報システムは
情報システムは
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
さまざまな方法で
検索できます
検索できます
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
こんな質問も
できます
できます
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
「1323年に この宮殿に
住んでいたのは誰？」
住んでいたのは誰？」
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
「1434年に
レアルト市場で
レアルト市場で
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
鯛はいくらで
売られていた？」
売られていた？」
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
「ムラノのガラス職人の
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
給料はいくらだった？
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
例えば この10年で」
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
もっと大きな質問もできます
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
意味に応じて
コード化されているからです
コード化されているからです
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
それを場所と
結びつけることもできます
結びつけることもできます
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
多くの情報は
場所と関係しているからです
場所と関係しているからです
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
そこから
この都市の
この都市の
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
素晴らしい歴史を
たどることができます
たどることができます
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
have a sustainable development
134
321993
3356
この都市が
千年以上もの時を超えて
千年以上もの時を超えて
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
常に環境との
均衡を保ちながら
均衡を保ちながら
05:39
managing to have all the time
136
327475
1620
持続的な発展を
とげてきた―
とげてきた―
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
その軌跡を
たどるのです
たどるのです
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
都市の歴史を
再構築して
再構築して
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
さまざまな形で
ビジュアル化できます
ビジュアル化できます
05:48
But of course, you cannot understand
Venice if you just look at the city.
Venice if you just look at the city.
140
336100
2699
当然 ヴェネツィアを理解するには
その都市だけではなく
その都市だけではなく
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
広くヨーロッパという
文脈で見る必要があります
文脈で見る必要があります
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
ですから
ヨーロッパで起こった―
ヨーロッパで起こった―
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
全ての事柄を
記録するのです
記録するのです
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
海洋帝国時代の
ヴェネツィアの動きを
ヴェネツィアの動きを
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
348403
1990
再現することも
できます
できます
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
350393
3166
どのようにアドリア海の
支配を強めていき
支配を強めていき
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
どのように 当時
06:09
of its time,
148
357305
1561
中世で最強の帝国になり
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
東から南にわたる
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
ほとんどの海上航路を押さえたかです
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
他のこともできます
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
こうした海上航路には
06:21
there are regular patterns.
153
369898
1975
決まったパターンがあるからです
06:23
You can go one step beyond
154
371889
2493
さらに一歩進めて
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
シミュレーション・システムを作り
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
地中海のシミュレーターを作れば
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
379317
2593
欠けている情報でさえ
06:33
even the information we are missing,
158
381910
2202
再構築をすることができ
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
questions you could ask
159
384112
2988
こんな質問も
受けられるようになります
受けられるようになります
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
まるで旅行代理店に
相談する感じで
相談する感じで
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
「1323年6月に
コルフ島から
コルフ島から
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
コンスタンチノープルに行くには
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
どこで船に乗ればよいですか？」と
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
おそらく
この質問へは
この質問へは
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
1日､2日､あるいは3日の
誤差で答えられます
誤差で答えられます
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
「いくらかかりますか？」
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
「海賊に遭遇する可能性は？」
という質問もです
という質問もです
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
もちろん ご承知の通り
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
of a project like this one
169
410678
2609
このようなプロジェクトで
核となる科学的課題は
核となる科学的課題は
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
413287
3729
このプロセスの各段階において
不確実性や矛盾を
不確実性や矛盾を
07:09
uncertainty and inconsistency
at each step of this process.
at each step of this process.
171
417016
3330
制限・数量化し
説明をすることです
説明をすることです
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
誤りは どこにでもあります
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
文書にもです
船長は違う名前で
船長は違う名前で
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
船は実は出航しなかったかも
しれません
しれません
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
翻訳や解釈上の誤りも
あるでしょう
あるでしょう
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
さらに アルゴリズム的処理を
加えれば
加えれば
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
認識や抽出においても
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
誤りが出てくるでしょう
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
ですから ここにあるのは
非常に不確実なデータなのです
非常に不確実なデータなのです
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
では どうすれば
こうした矛盾を見つけ修正できるでしょう？
こうした矛盾を見つけ修正できるでしょう？
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
450238
3660
不確実性の形式を
どう説明できるでしょう？
どう説明できるでしょう？
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
453898
2097
難しいことですが
できることとしたら
できることとしたら
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
プロセスの各段階を
記録して
記録して
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
歴史的情報だけでなく
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
いわゆる「メタヒストリー情報」も
コード化するのです
コード化するのです
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
歴史的知識が
どう形成されたか
どう形成されたか
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
各段階で
記録するのです
記録するのです
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
これによって
ヴェネツィアの
ヴェネツィアの
08:01
toward a single story of Venice,
189
469654
2450
歴史を一つに
収斂させられるとは限りません
収斂させられるとは限りません
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
472104
2138
でも おそらく
完全に記録をもとにした―
完全に記録をもとにした―
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
ヴェネツィアの歴史を
再構築できます
再構築できます
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
もしかしたら
地図は一つでなく
地図は一つでなく
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
複数あるかも
しれません
しれません
08:12
The system should allow for that,
194
480869
2216
システムは
それを許容すべきなのです
それを許容すべきなのです
08:15
because we have to deal with
a new form of uncertainty,
a new form of uncertainty,
195
483085
2859
不確実性の新たな形式を
扱わないといけないからです
扱わないといけないからです
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
その形式は この種の巨大データベースには
新しいものなのですから
新しいものなのですから
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
では この新しい研究成果を
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
どうすれば 多くの人に
伝えられるでしょう？
伝えられるでしょう？
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
あらためて申し上げると
ヴェネツィアはそれに最適です
ヴェネツィアはそれに最適です
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
毎年 何百万もの
人々が訪れており
人々が訪れており
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
未来の博物館を
つくるには
つくるには
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
最もふさわしい場所なのです
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
想像してみてください
下に ある年の
下に ある年の
08:41
of a given year,
204
509658
1286
再現地図を置き
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
壁には
その再現に使用された―
その再現に使用された―
08:45
that served the reconstruction,
206
513902
1511
例えば 絵画などの
08:47
paintings, for instance.
207
515413
3400
資料が見られるのです
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
この没入型システムによって
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
the Venice of a given year,
209
521393
3502
その年のヴェネツィアに
入り込んで再構築し
入り込んで再構築し
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
まわりの人と
その体験を共有できるのです
その体験を共有できるのです
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
一方で
ヴェネツィアの原稿などの
ヴェネツィアの原稿などの
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
文書から始めて
09:04
and you show, actually, what
you can construct out of it,
you can construct out of it,
213
532063
3049
それから何が言えるか
見せることができます
見せることができます
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
どのように解読がされ
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
どのような文脈で
文書が再生されたかなどです
文書が再生されたかなどです
09:11
This is an image from an exhibit
216
539299
1885
こちらの画像は
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
541184
2276
ジュネーブで
現在行われている展示で
現在行われている展示で
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
同様なシステムを使って
出したイメージです
出したイメージです
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
結論として言えるのは
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
人文科学の研究は 今
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
進化を遂げようとしています
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
ちょうど 30年前に
生物科学に起こったような進化です
生物科学に起こったような進化です
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
まさに規模の問題なのです
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
こうしたプロジェクトは
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
１つの研究チームで
できる範囲を大きく超えるもので
できる範囲を大きく超えるもので
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
人文科学にとっては
今までなかったことなのです
今までなかったことなのです
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
私たちは しばしば
小さなグループや
小さなグループや
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
数名の研究者だけで
研究する傾向にありますが
研究する傾向にありますが
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
あの古文書館を訪れてみれば
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
１つの研究チームで
できることを超えていて
できることを超えていて
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
共同で行うべきものというのが
わかるでしょう
わかるでしょう
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
こうしたパラダイム・シフトに向けて
私たちは
私たちは
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
「デジタル古典研究者」という
新たな世代を育む必要があるのです
新たな世代を育む必要があるのです
10:05
of "digital humanists"
234
593178
1537
「デジタル古典研究者」という
新たな世代を育む必要があるのです
新たな世代を育む必要があるのです
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
594715
2090
彼らこそ このシフトに
ふさわしいのです
ふさわしいのです
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
ありがとうございました
10:10
(Applause)
237
598764
4000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcherFrederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.
Why you should listen
Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.
Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com