ABOUT THE SPEAKER

Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.

Why you should listen

Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.

Fry is the author of the TED Book, The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation.

More profile about the speaker
Hannah Fry | Speaker | TED.com

TEDxUCL

Hannah Fry: Is life really that complex?

Filmed: 2012-06-03

Readability: 4.5

819,007 views

Can an algorithm forecast the site of the next riot? In this accessible talk, mathematician Hannah Fry shows how complex social behavior can be analyzed and perhaps predicted through analogies to natural phenomena, like the patterns of a leopard's spots or the distribution of predators and prey in the wild.

Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio

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00:10

Thanks감사 very much.

0

24

1157

매우 감사합니다.

제가 바로 그 한나 프라이입니다.

00:11

I am Hannah한나 Fry튀김, the badass불량배.

1

1205

1848

00:13

And today오늘 I'm asking질문 the question문제:

2

3077

1680

오늘 질문을 하나 드리겠습니다.

00:14

Is life really that complex복잡한?

3

4781

1756

삶이 정말로 그렇게나 복잡할까요?

00:16

Now, I've only got nine아홉 minutes의사록
to try and provide~을 제공하다 you with an answer대답,

4

6561

3325

여러분께 답을 알려 드릴 시간이
9분 정도밖에 없어요.

00:19

so what I've done끝난
is split스플릿 this neatly깔끔하게 into two parts부분품:

5

9910

2716

그래서 이걸 두 부분으로 나눴습니다.

00:22

part부품 one: yes;

6

12650

2353

1부, 네 복잡합니다.

00:25

and later후에 on, part부품 two: no.

7

15027

2528

그리고 2부, 아닙니다.

00:27

Or, to be more accurate정확한: no?

8

17579

2544

조금 더 정확하게 말하면, 아닌가요?

00:30

(Laughter웃음)

9

20147

1204

(웃음)

00:31

So first of all, let me try and define밝히다
what I mean by "complex복잡한."

10

21375

3006

첫째로, 제가 어떻게
"복잡함"을 정의했을까요.

00:34

Now, I could give you
a host숙주 of formal정식의 definitions정의,

11

24405

2441

저는 몇 가지의 전형적인
정의를 말할 수도 있어요.

00:36

but in the simplest가장 단순한 terms자귀,

12

26870

1253

하지만 가장 간단한 용어로

00:38

any problem문제 in complexity복잡성 is something
that Einstein아인슈타인 and his peers동료 can't do.

13

28147

4899

복잡함의 문제는 가령 아인슈타인이나
그의 동료들이라도 다룰 수 없는 거죠.

00:43

So, let's imagine상상하다 --
if the clicker식자 과장 works공장 ... there we go.

14

33070

3240

그럼 생각해봅시다.
이 리모콘이 되면요.. 아 되었네요

00:46

Einstein아인슈타인 is playing연주하다 a game경기 of snooker스누커.

15

36334

2103

아인슈타인이 당구를 하고 있어요.

00:48

He's a clever영리한 chap녀석, so he knows알고있다
that when he hits히트 곡 the cue큐 ball공,

16

38461

3479

그는 매우 똑똑하니까
이미 다 알면서 당구 공을 칠 거예요.

00:51

he could write쓰다 you an equation방정식

17

41964

1441

아마 그는 여러분에게
방정식을 써줄 수도 있을 걸요.

00:53

and tell you exactly정확하게 where the red빨간 ball공
is going to hit히트 the sides양쪽,

18

43429

3128

빨간공이 정확히 어디에 부딪힐지

00:56

how fast빠른 it's going
and where it's going to end종료 up.

19

46581

2439

얼마나 빠르고 어디에서 멈출지
정확히 말해줄 수도 있을 거예요.

만약 여러분이 이 당구 공들을
태양계의 크기만큼 키운다고 해도

00:59

Now, if you scale규모 these snooker스누커 balls불알
up to the size크기 of the solar태양 system체계,

20

49044

3469

01:02

Einstein아인슈타인 can still help you.

21

52537

1959

아인슈타인은 여러분을
계속 도와줄 수 있겠죠.

01:04

Sure, the physics물리학 changes변화들,

22

54520

1245

물론 물리학은 변하지만

01:05

but if you wanted to know about
the path통로 of the Earth지구 around the Sun태양,

23

55789

3282

만약 여러분이 태양을 도는
지구의 궤도를 알고 싶다면

아인슈타인은
방정식을 적어줄 수 있을 거예요.

01:09

Einstein아인슈타인 could write쓰다 you an equation방정식

24

59095

1733

어떤 순간에 태양과 지구가
어디 있는지 말이죠.

01:10

telling말함 you where both양자 모두 objects사물 are
at any point포인트 in time.

25

60852

2643

이제, 놀랄만큼 어렵게 만들어볼까요.

01:13

Now, with a surprising놀라운
increase증가하다 in difficulty어려움,

26

63519

2204

01:15

Einstein아인슈타인 could include포함
the Moon달 in his calculations계산.

27

65747

2452

아인슈타인은 이 계산에
달을 포함할 수도 있겠죠.

01:18

But as you add더하다 more and more planets행성,
Mars화성 and Jupiter목성, say,

28

68223

3067

하지만 화성이나 목성 같은
더 많은 행성을 추가하면

01:21

the problem문제 gets도착 too tough강인한 for Einstein아인슈타인
to solve풀다 with a pen펜 and paper종이.

29

71314

3764

이 문제는 아인슈타인이 펜과
종이만 가지고 풀기엔 어려워지죠.

01:25

Now, strangely이상하게, if instead대신에 of having데
a handful줌 of planets행성,

30

75102

2843

이상하게도 소수의 행성들이 아니라

수백 만 개 혹은 수 십억
개체들을 가지고 본다면

01:27

you had millions수백만 of objects사물
or even billions수십억,

31

77969

2672

01:30

the problem문제 actually사실은 becomes된다 much simpler더 단순한,

32

80665

2271

문제는 사실 더 간단해지고,

01:32

and Einstein아인슈타인 is back in the game경기.

33

82960

1922

아인슈타인은 이 게임에 돌아오죠.

01:34

Let me explain설명 what I mean by this,

34

84906

1846

제 말이 무슨 뜻인지 설명해드리죠.

01:36

by scaling스케일링 these objects사물 back down
to a molecular분자 level수평.

35

86776

3294

이러한 개체를
분자 수준까지 축소하는 거예요.

01:40

If you wanted to trace자취 the erratic이상한 사람 path통로
of an individual개인 air공기 molecule분자,

36

90094

3747

만약 여러분이 각각의 공기 분자들의
불규칙한 경로를 추적하고 싶다면

01:43

you'd당신은 have absolutely전혀 no hope기대.

37

93865

1842

풀 수 있는 실마리가 하나도 없죠.

01:45

But when you have millions수백만
of air공기 molecules분자 all together함께,

38

95731

2711

하지만 수백만 개의
공기 분자를 모두 합치면

01:48

they start스타트 to act행위 in a way
which어느 is quantifiable정량 할 수있는, predictable예측할 수있는

39

98466

3877

그것들은 수량화할 수 있고,
예측 가능하며

01:52

and well-behaved잘 행동 한.

40

102367

1170

제대로 행동하기 시작합니다.

01:53

And thank goodness선량 air공기 is well-behaved잘 행동 한,

41

103561

1885

그리고 우리는 이것에 감사해야 해요.

01:55

because if it wasn't아니었다.,
planes비행기 would fall가을 out of the sky하늘.

42

105470

2910

만약 이렇게 행동하지 않는다면,
비행기들이 하늘에서 추락했을 테니까요.

01:58

Now, on an even bigger더 큰 scale규모,
across건너서 the whole완전한 of the world세계,

43

108404

3064

더 큰 규모로 보았을 때,
전 세계에 걸쳐서

02:01

the idea생각 is exactly정확하게 the same같은
with all of these air공기 molecules분자.

44

111492

3122

이 아이디어는
모든 공기 분자들과 정확히 일치합니다.

한 방울의 빗방울을 가지고
어디서 온 것인지

02:04

It's true참된 that you can't take
an individual개인 rain비 droplet작은 물방울

45

114638

2918

또는 어디로 갈 건지 말할 수 없죠.

02:07

and say where it's come from
or where it's going to end종료 up.

46

117580

2785

02:10

But you can say with pretty예쁜 good certainty확실성

47

120389

2034

그러나 여러분은 꽤나 확신을 가지고

02:12

whether인지 어떤지 it will be cloudy흐린 tomorrow내일.

48

122447

1813

내일 날씨가 흐릴지는
이야기할 수 있겠죠.

02:14

So that's it.

49

124284

1158

바로 이겁니다.

02:15

In Einstein's아인슈타인 time,
this is how far멀리 science과학 had got.

50

125466

2683

아인슈타인의 시대에,
과학은 이렇게 발전했습니다.

02:18

We could do really small작은 problems문제들
with a few조금 objects사물

51

128173

3613

몇 개의 물체와 단순한 상호작용으로

02:21

with simple단순한 interactions상호 작용,

52

131810

1275

정말 작은 문제를 해결할 수 있고

02:23

or we could do huge거대한 problems문제들
with millions수백만 of objects사물

53

133109

2602

아니면 수백 만 개의 물체와
간단한 상호작용으로

02:25

and simple단순한 interactions상호 작용.

54

135735

1323

큰 문제를 해결할 수도 있죠.

02:27

But what about everything in the middle중간?

55

137082

1937

하지만 그 중간에 있는
모든 것들은 어떻게 할 건가요?

02:29

Well, just seven일곱 years연령
before Einstein's아인슈타인 death죽음,

56

139043

2693

아인슈타인이 죽기 7년 전,

02:31

an American미국 사람 scientist과학자 called전화 한
Warren야생 조수 사육 특권 Weaver위 버 made만든 exactly정확하게 this point포인트.

57

141760

3658

미국 과학자인 워렌 위버가
정확히 이 점을 지적했습니다.

02:35

He said that scientific과학적 methodology방법론
has gone지나간 from one extreme극단 to another다른,

58

145442

3624

그는 과학적 방법론이 극단적인 것에서
극단적인 것으로 변해 가면서

02:39

leaving퇴거 out an untouched손대지 않은
great middle중간 region부위.

59

149090

3071

손대지 않은 거대한 중간 지역은
제외되었다고 말했습니다.

02:42

Now, this middle중간 region부위
is where complexity복잡성 science과학 lies거짓말,

60

152185

2699

이 중간 지역은
복잡성 과학이 있는 곳입니다.

02:44

and this is what I mean by complex복잡한.

61

154908

2259

그리고 이게 제가 말하는 복잡함입니다.

02:47

Now, unfortunately운수 나쁘게, almost거의
every...마다 single단일 problem문제 you can think of

62

157191

3525

불행하게도, 인간의 행동에 대해

여러분이 생각할 수 있는
거의 모든 문제들은

02:50

to do with human인간의 behavior행동

63

160740

1222

02:51

lies거짓말 in this middle중간 region부위.

64

161986

2069

이 중간 지역에 있습니다.

02:54

Einstein's아인슈타인 got absolutely전혀 no idea생각
how to model모델 the movement운동 of a crowd군중.

65

164079

4290

아인슈타인은 군중의 움직임을
어떻게 모델링 하는지 전혀 몰랐습니다.

02:58

There are too many많은 people
to look at them all individually개별적으로

66

168393

2801

사람들을 모두 개별적으로 보기에는
그들이 너무 많고

그렇다고 가스처럼 취급하기에는
사람들이 너무 적어요.

03:01

and too few조금 to treat턱 them as a gas가스.

67

171218

1872

03:03

Similarly비슷하게, people are prone경향이있는
to annoying성가신 things like decisions결정들

68

173114

3356

마찬가지로, 사람들은
의사 결정 같은 것들을 성가셔하고

03:06

and not wanting이 없이 to walk산책 into each마다 other,

69

176494

2014

서로에게 다가가기를 원하지 않기 때문에

03:08

which어느 makes~을 만든다 the problem문제
all the more complicated복잡한.

70

178532

2613

문제는 점점 더 복잡해집니다.

아인슈타인은 또
여러분에게 말해 줄 수 없어요.

03:11

Einstein아인슈타인 also또한 couldn't할 수 없었다 tell you

71

181169

1703

03:12

when the next다음 것 stock스톡 market시장 crash추락
is going to be.

72

182896

2349

다음 주가 폭락이 언제일지 말이죠.

03:15

Einstein아인슈타인 couldn't할 수 없었다 tell you
how to improve돌리다 unemployment실업.

73

185269

2764

아인슈타인은 실업률을 어떻게
개선하는지도 말해 줄 수 없습니다.

03:18

Einstein아인슈타인 can't even tell you

74

188057

1401

아인슈타인은 심지어

03:19

whether인지 어떤지 the next다음 것 iPhoneiPhone
is going to be a hit히트 or a flop실패.

75

189482

3382

다음 아이폰이
성공적일지 망할지도 알지 못합니다.

03:22

So to conclude끝내다 part부품 one:
we're completely완전히 screwed나사로 죈.

76

192888

2606

그러므로 1부를 정리하자면,
우린 완전히 망했어요.

03:25

We've우리는 got no tools도구들 to deal거래 with this,
and life is way too complex복잡한.

77

195518

4500

우리에겐 이 문제를
다룰 도구가 없습니다.

그리고 삶은 너무 복잡하죠.

03:30

But maybe there's hope기대,

78

200042

1796

하지만 어쩌면
희망이 있을 지도 몰라요.

03:31

because in the last few조금 years연령,

79

201862

1534

왜냐하면 지난 몇 년 간,

03:33

we've우리는 begun시작된 to see the beginnings시작
of a new새로운 area지역 of science과학

80

203420

3837

우리는 사회 시스템을
모델링 하기 위해 수학을 사용하는

03:37

using~을 사용하여 mathematics수학
to model모델 our social사회적인 systems시스템.

81

207281

3027

새로운 과학 영역의 시작을
보게 되었기 때문입니다.

03:40

And I'm not just talking말하는 here
about statistics통계 and computer컴퓨터 simulations시뮬레이션.

82

210332

3484

저는 통계 자료와 컴퓨터 시뮬레이션에
대해서만 이야기하는 것이 아닙니다.

03:43

I'm talking말하는 about writing쓰기 down
equations방정식 about our society사회

83

213840

2996

저는 우리 사회에 대한 방정식을
쓰는 것에 관해 이야기하고 있습니다

지금 무슨 일이 일어나고 있는 건지
이해하는데 도움이 될 테니까요.

03:46

that will help us understand알다
what's going on

84

216860

2069

03:48

in the same같은 way as with the snooker스누커 balls불알
or the weather날씨 prediction예측.

85

218953

3215

당구 공이나 날씨 예보와
같은 방식으로 말이죠.

03:52

And this has come about
because people have begun시작된 to realize깨닫다

86

222192

2842

그리고 이것은 사람들이

인간 시스템과 우리 주변
물리적 세계 사이의 유사점들을

03:55

that we can use and exploit공적 analogies유추

87

225058

2343

03:57

between중에서 our human인간의 systems시스템
and those of the physical물리적 인 world세계 around us.

88

227425

3942

이용할 수 있다는 것을
깨닫기 시작했기 때문입니다.

예를 하나 들어보겠습니다:

04:01

Now, to give you an example예:

89

231938

1464

유럽을 가로지르는 이주라는
굉장히 복잡한 문제입니다.

04:03

the incredibly엄청나게 complex복잡한 problem문제
of migration이주 across건너서 Europe유럽.

90

233426

3454

04:06

Actually사실은, as it turns회전 out, when you view전망
all of the people together함께,

91

236904

3332

사실, 모든 사람들을 함께 볼 때

04:10

collectively공동으로, they behave굴다 as though그래도
they're following수행원 the laws법률 of gravity중량.

92

240260

4043

그들은 마치 그들이 중력의 법칙을
따르는 것처럼 행동합니다.

04:14

But instead대신에 of planets행성
being존재 attracted끌린 to one another다른,

93

244327

3128

행성들이 서로에게 끌리는 대신에

04:17

it's people who are attracted끌린
to areas지역 with better job일 opportunities기회,

94

247479

4210

사람들은 더 나은
일자리가 있는 지역이나

04:21

higher더 높은 pay지불, better quality품질 of life
and lower보다 낮은 unemployment실업.

95

251713

4015

더 높은 급여, 더 나은 삶의 질

더 낮은 실업률을 지닌
지역에 끌리는 것이죠.

04:25

And in the same같은 way as people
are more likely아마도 to go for opportunities기회

96

255752

3528

그리고 같은 방식으로 사람들은
그들이 이미 살고 있는 곳과

04:29

close닫기 to where they live살고 있다 already이미 --
London런던 to Kent켄트, for example예,

97

259304

3035

가까운 기회를 찾기 쉽습니다.
런던에서 켄트로 가는 것처럼요.

04:32

as opposed반대하는 to London런던 to Melbourne멜버른 --

98

262363

1792

런던에서 멜버른으로 가는 것과 반대죠.

04:34

the gravitational중력의 effect효과 of planets행성
far멀리 away is felt펠트 much less적게.

99

264179

4136

멀리 떨어져 있는 행성들의 중력은
훨씬 더 적게 느껴집니다.

04:38

So, to give you another다른 example예:

100

268997

2067

다른 예시를 들자면

04:41

in 2008, a group그룹 in UCLAUCLA
were looking into the patterns패턴들

101

271088

4225

2008년에 UCLA의 한 단체는
도둑질 하기 좋은 곳의

04:45

of burglary강도질 hot뜨거운 spots반점 in the city시티.

102

275337

2712

패턴을 찾아보고 있었어요.

04:48

Now, one thing about burglaries강도질
is this idea생각 of repeat반복 victimization희생.

103

278073

5519

강도 사건에 대한 한 견해는
바로 반복적인 피해에 관한 것입니다.

04:53

So if you have a group그룹 of burglars강도
who manage꾸리다 to successfully성공적으로 rob털다 an area지역,

104

283616

4237

만약 한 지역을 성공적으로 강탈한
강도 집단이 있다면

04:57

they'll그들은 할 것이다 tend지키다 to return반환 to that area지역
and carry나르다 on burglingburgling it.

105

287877

3790

그들은 그 지역으로 돌아가서
또 도둑질하는 경향이 있을 거예요.

05:01

So they learn배우다 the layout형세 of the houses주택들,

106

291691

2856

그러니 그들은 집들의 배치와

05:04

the escape탈출 routes노선

107

294571

1694

도망치는 경로

05:06

and the local노동 조합 지부 security보안 measures조치들
that are in place장소.

108

296289

3004

그 지역의
보안 조치들도 알고 있습니다.

05:09

And this will continue잇다 to happen우연히 있다

109

299317

1685

그리고 이것은 지역 주민과 경찰이

05:11

until...까지 local노동 조합 지부 residents주민 and police경찰
ramp비탈길 up the security보안,

110

301026

3181

보안을 강화할 때까지 계속 될 것이며

05:14

at which어느 point포인트, the burglars강도
will move움직임 off elsewhere다른 곳에.

111

304231

2771

이 시점에서 강도는
다른 곳으로 이동할 것입니다.

05:17

And it's that balance밸런스
between중에서 burglars강도 and security보안

112

307026

2808

강도와 보안 사이의 균형이

도시 내의 역동적인
반점을 만들어 냅니다

05:19

which어느 creates창조하다 these dynamic동적
hot뜨거운 spots반점 of the city시티.

113

309858

3037

밝혀진 바와 같이,
이것은 표범이 반점을 얻는 과정과

05:22

As it turns회전 out,
this is exactly정확하게 the same같은 process방법

114

312919

3544

05:26

as how a leopard표범 gets도착 its spots반점,

115

316487

2242

정확히 같은 과정입니다.

05:28

except외 in the leopard표범 example예,
it's not burglars강도 and security보안,

116

318753

2936

표범의 예에서,
도둑질이나 안전이 아니라,

05:31

it's the chemical화학 물질 process방법
that creates창조하다 these patterns패턴들

117

321713

3465

이런 패턴을 만드는 화학적 과정입니다.

05:35

and something called전화 한 "morphogenesis형태 형성."

118

325202

1995

그리고 이것은 형태 생성이라고 불리죠.

05:37

We actually사실은 know an awful무서운 lot
about the morphogenesis형태 형성 of leopard표범 spots반점.

119

327221

4256

우리는 사실 표범 반점의 형태 형성에 대해
엄청나게 많은 것을 압니다.

05:41

Maybe we can use this to try and spot자리
some of the warning경고 signs표지판 with burglaries강도질

120

331501

4644

아마도 우리는 이것을
강도 사건에 대한 경고 신호와

05:46

and perhaps혹시, also또한 to create몹시 떠들어 대다
better crime범죄 strategies전략들 to prevent막다 crime범죄.

121

336169

4107

범죄 예방을 위한 더 나은 전략을
만들기 위해 사용할 수 있을 것입니다.

05:50

There's a group그룹 here at UCLUCL

122

340300

1572

여기 UCL에 있는 한 단체가

05:51

who are working일 with
the West서쪽 Midlands미들랜드 police경찰 right now

123

341896

2825

지금 웨스트 미들랜드 경찰과 함께

05:54

on this very question문제.

124

344745

1641

이 문제를 다루고 있습니다.

05:56

I could give you
plenty많은 of examples예제들 like this,

125

346410

2915

저는 여러분께 이와 같은
많은 예시들을 드릴 수 있습니다.

05:59

but I wanted to leave휴가 you
with one from my own개인적인 research연구

126

349349

2643

하지만 저는 런던 폭동에
관련된 제 연구에서

나온 한 가지를 이야기하고 싶습니다.

06:02

on the London런던 riots폭동.

127

352016

1166

06:03

Now, you probably아마
don't need me to tell you

128

353206

2015

아마 지난 여름에 일어난 일들에 대해
말씀드릴 필요는 없을 겁니다.

06:05

about the events사건 of last summer여름,

129

355245

1567

06:06

where London런던 and the UK영국 saw
the worst가장 나쁜 sustained지탱 된 period기간

130

356836

3030

그곳에서 런던과 영국은 20년 넘게

폭력적인 약탈과 방화가 지속되는
최악의 시기를 보았습니다.

06:09

of violent격렬한 looting약탈 and arson방화

131

359890

1526

06:11

for over twenty스물 years연령.

132

361440

1613

06:13

It's understandable이해할 수 있는 that, as a society사회,
we want to try and understand알다

133

363077

3287

사회적으로, 우리는
이러한 폭동의 원인을

06:16

exactly정확하게 what caused일으킨 these riots폭동,

134

366388

1794

정확히 이해하려고 노력할 것이지만

06:18

but also또한, perhaps혹시, to equip갖추어 주다 our police경찰
with better strategies전략들

135

368206

3885

앞으로 경찰이
보다 나은 전략을 강구하여

장래에는 보다 신속하게 해결할 수
있으리라 이해할 수 있습니다.

06:22

to lead리드 to a swifter신속한
resolution해결 in the future미래.

136

372115

3781

06:25

Now, I don't want to upset당황
the sociologists사회 학자 here,

137

375920

2356

저는 이 곳의 사회학자들을
화나게 하고 싶지는 않습니다.

06:28

so I absolutely전혀 cannot~ 할 수 없다. talk about
the individual개인 motivations동기 for a rioter폭도,

138

378300

4857

그래서 저는 절대로 폭도들의 개인적인
동기에 대해 말할 수 없습니다.

06:33

but when you look at
the rioters폭도들 all together함께,

139

383181

2168

하지만 폭도들을 집단화해보면

06:35

mathematically수학적으로, you can separate갈라진 it
into a three-stage3 단계 process방법

140

385373

3208

수학적으로 그것을
3단계 과정으로 나누고

06:38

and draw무승부 analogies유추 accordingly따라서.

141

388605

1975

그에 따라 유사점을
도출할 수 있습니다.

06:40

So, step단계 one: let's say
you've got a group그룹 of friends친구.

142

390604

3177

첫째, 여러분에게 친구들이 있습니다.

06:43

None없음 of them are involved뒤얽힌 in the riots폭동,

143

393805

1875

그들 중 누구도 이 폭동에
연루되지 않았지만,

06:45

but one of them walks걷다 past과거
a Foot발 Locker사물함 which어느 is being존재 raided습격 한,

144

395704

3682

그들 중 한 명이 급습 당하고 있는
사물함을 지나쳐 들어가

06:49

and goes간다 in and bags바지 himself그 자신
a new새로운 pair쌍 of trainers강사.

145

399410

2513

새로운 운동화 한 쌍을 보관했습니다.

06:51

He texts텍스트 one of his friends친구 and says말한다,
"Come on down to the riots폭동."

146

401947

4089

그는 자신의 친구 중 한 명에게 문자로
"시위에 참여하자"라고 말했습니다.

06:56

So his friend친구 joins조인 him,

147

406060

1421

그래서 그의 친구가 그에게 동참하고

06:57

and then the two of them text본문
more of their그들의 friends친구, who join어울리다 them,

148

407505

3157

그 두 사람이 더 많은 친구들에게
문자를 보내서 그들이 동참하고

07:00

and text본문 more of their그들의 friends친구

149

410686

1581

더 많은 친구들에게 문자를 보내고

07:02

and more and more, and so it continues계속하다.

150

412291

2374

이 과정이 반복되면서 계속되어 갑니다.

07:04

This process방법 is identical같은 to the way
that a virus바이러스 spreads퍼짐 through...을 통하여 a population인구.

151

414689

4583

이 과정은 바이러스가 집단을 통해
퍼지는 방법과 동일합니다.

07:09

If you think about the bird새 flu독감 epidemic전염병
of a couple두 of years연령 ago...전에,

152

419296

3100

만약 2년 전 조류 독감의
유행을 생각해본다면

07:12

the more people that were infected물들이는,
the more people that got infected물들이는,

153

422420

3303

감염된 사람들이 많을수록
더 많은 사람들이 감염될 것이고

07:15

and the faster더 빠른 the virus바이러스 spread전파

154

425747

1588

더 빨리 바이러스는 퍼질 것입니다.

07:17

before the authorities당국 managed관리되는
to get a handle핸들 on events사건.

155

427359

3141

당국이 사건을 관리하고
수습하기 전에 말이죠.

07:20

And it's exactly정확하게 the same같은 process방법 here.

156

430988

2515

그리고 이것은 정확히 같은 과정입니다.

07:23

So let's say you've got a rioter폭도,
he's decided결정적인 he's going to riot폭동.

157

433527

3276

폭도가 있다고 가정해봅시다.
그는 폭동을 일으키기로 결정했습니다.

07:26

The next다음 것 thing he has to do
is pick선택 a riot폭동 site대지.

158

436827

2535

다음으로 그가 해야 할 일은
폭동 현장을 고르는 것입니다.

07:30

Now, what you should know
about rioters폭도들 is that, um음 ...

159

440274

3624

여러분이 폭도들에 대해
알아야 할 것은..

07:33

Oops죄송합니다., clicker's리모컨의 gone지나간. There we go.

160

443922

1642

앗, 클릭이 안 되네요.
다시 가죠.

07:35

What you should know about rioters폭도들 is,
they're not prepared준비된 to travel여행

161

445588

3344

폭도들에 대해 아셔야 할 것은,
그들은 자신들이 사는 곳에서 먼 곳으로

여행할 준비가 안 되어있다는 겁니다.

07:38

that far멀리 from where they live살고 있다,

162

448956

1451

07:40

unless~ 않는 한 it's a really juicy흥미 진진한 riot폭동 site대지.

163

450431

1852

정말 매력적인 폭동 장소가 아니라면요.

07:42

(Laughter웃음)

164

452307

1075

(웃음)

07:43

So you can see that here from this graph그래프,

165

453406

2069

이 그래프에서 볼 수 있듯이

07:45

with an awful무서운 lot of rioters폭도들
having데 traveled여행 한 less적게 than a kilometer킬로미터

166

455499

3391

수많은 폭도들이 1km도
안 되는 거리를 이동한 겁니다.

07:48

to the site대지 that they went갔다 to.

167

458914

1679

그들이 갔던 곳까지요.

07:50

Now, this pattern무늬 is seen본
in consumer소비자 models모델 of retail소매 spending지출,

168

460617

4909

이런 패턴은 소비자들이 소비하는
소매 지출 모델에서 볼 수 있습니다.

07:55

i.e., where we choose고르다 to go shopping쇼핑.

169

465550

2309

즉, 우리가 쇼핑을 선택하는 곳이죠.

07:57

So, of course코스, people like
to go to local노동 조합 지부 shops상점들,

170

467883

2922

물론, 사람들은
지역 상점에 가고 싶어 합니다.

08:00

but you'd당신은 be prepared준비된
to go a little bit비트 further더욱이

171

470829

2592

하지만 만약 정말 좋은
소매 사이트라면

08:03

if it was a really good retail소매 site대지.

172

473445

2116

좀 더 갈 준비가 되어 있겠죠.

08:05

And this analogy유추, actually사실은, was already이미
picked뽑힌 up by some of the papers서류,

173

475585

3442

사실 이 비유는 이미
몇몇 신문들에 의해 알려진 것입니다.

08:09

with some tabloid정제 press프레스 calling부름 the events사건
"Shopping쇼핑 with violence폭력,"

174

479051

3262

몇몇 타블로이드 신문들은 그 사건을
폭력으로 쇼핑하는 것이라고 부릅니다.

08:12

which어느 probably아마 sums합계 it up
in terms자귀 of our research연구.

175

482337

2788

이것은 아마도 우리 연구의 결과라고
요약해볼 수 있겠죠.

08:15

Oh! -- we're going backwards뒤로.

176

485673

1476

다시 돌아가고 있군요.

08:19

OK, step단계 three세.

177

489730

1456

그래요, 세 번째.

08:21

Finally마침내, the rioter폭도 is at his site대지,

178

491210

1817

마침내, 그 폭도는 도착했고

08:23

and he wants to avoid기피
getting점점 caught잡힌 by the police경찰.

179

493051

4572

그는 경찰에 잡히는 것을
피하고 싶어 합니다.

08:27

The rioters폭도들 will avoid기피
the police경찰 at all times타임스,

180

497647

2701

폭도들은 항상 경찰을
피해 다닐 것이지만

08:30

but there is some safety안전 in numbers번호.

181

500372

2094

수적으로는 약간의 안전성이 있습니다.

08:32

And on the flip튀기다 side측면, the police경찰,
with their그들의 limited제한된 resources자원,

182

502490

3061

반면에, 경찰은 제한된 자원으로

08:35

are trying견딜 수 없는 to protect보호
as much of the city시티 as possible가능한,

183

505575

2579

도시의 최대한 많은 부분을 보호하고

08:38

arrest체포 rioters폭도들 wherever대체 어디에 possible가능한

184

508178

2013

폭도들을 가능한 한 체포하고

08:40

and to create몹시 떠들어 대다 a deterrent억지력 effect효과.

185

510215

2041

제지 효과를 만들기 위해
노력하고 있습니다.

08:45

And actually사실은, as it turns회전 out,

186

515510

1491

그리고 사실 알고 보니

08:47

this mechanism기구 between중에서 the two species종,
so to speak말하다, of rioters폭도들 and police경찰,

187

517025

4623

이 두 종 사이의 메커니즘은,
그러니까 폭도들과 경찰은

08:51

is identical같은 to predators포식 동물
and prey먹이 in the wild야생.

188

521672

2649

야생의 포식자들과 먹이와 같습니다.

08:54

So if you can imagine상상하다 rabbits토끼 and foxes여우,

189

524345

2197

만약 여러분이
토끼와 여우를 상상해본다면

08:56

rabbits토끼 are trying견딜 수 없는 to avoid기피
foxes여우 at all costs소송 비용,

190

526566

2750

토끼는 항상 여우를
피하고 싶어할 것입니다.

08:59

while foxes여우 are patrolling순찰 the space공간,
trying견딜 수 없는 to look for rabbits토끼.

191

529340

3687

그 때 여우는 토끼를 찾기 위해
공간을 살펴보고 있죠.

09:03

We actually사실은 know an awful무서운 lot
about the dynamics역학 of predators포식 동물 and prey먹이.

192

533051

3354

우린 사실 포식자와 먹이의 역학에 대해
아주 많이 알고 있습니다.

09:06

We also또한 know a lot about
consumer소비자 spending지출 flows흐름.

193

536429

4979

우리는 또한 소비자 지출 흐름에
대해서도 많은 것을 알죠.

09:11

And we know a lot about
how viruses바이러스 spread전파 through...을 통하여 a population인구.

194

541432

3163

우리는 바이러스가 어떻게 집단 전체로
퍼지는 지 많이 알고 있습니다.

09:14

So if you take these three세 analogies유추
together함께 and exploit공적 them,

195

544619

3033

그래서 이 세가지 비유들을
하나로 묶어서 활용한다면,

09:17

you can come up with a mathematical매우 정확한
model모델 of what actually사실은 happened일어난,

196

547676

3236

실제로 일어난 일들에 대한
수학적 모델을 생각해낼 수 있습니다.

09:20

that's capable유능한 of replicating복제하는
the general일반 patterns패턴들

197

550936

2404

폭동의 일반적인 패턴을

09:23

of the riots폭동 themselves그들 자신.

198

553364

1343

직접 복제할 수 있는 것입니다.

09:25

Now, once일단 we've우리는 got this,
we can almost거의 use this as a petri페트리 dish요리

199

555678

3086

일단 우리가 그 패턴을 얻게 되면,
이를 페트리 접시로 사용할 수 있고

09:28

and start스타트 having데 conversations대화

200

558788

1623

도시의 어떤 지역이

09:30

about which어느 areas지역 of the city시티
were more susceptible느끼기 쉬운 than others다른 사람

201

560435

3139

다른 지역보다 더 취약하고

09:33

and what police경찰 tactics전술 could be used

202

563598

1877

이런 일이 미래에 또 일어났을 때,

09:35

if this were ever to happen우연히 있다
again in the future미래.

203

565499

2307

어떤 경찰 전략을 사용할 지
논의해볼 수 있습니다.

09:37

Even twenty스물 years연령 ago...전에, modeling모델링
of this sort종류 was completely완전히 unheard들리지 않는 of.

204

567830

4003

심지어 20년 전만 해도
이런 종류의 모델은 전혀 없었습니다.

09:41

But I think that these analogies유추
are an incredibly엄청나게 important중대한 tool수단

205

571857

4444

하지만 저는 이러한 유추가

우리 사회의 문제를 해결하고

09:46

in tackling태클 problems문제들 with our society사회,

206

576325

2491

궁극적으로 우리 사회 전체를
개선하는 데 있어서

09:48

and perhaps혹시, ultimately궁극적으로 improving개선
our society사회 overall사무용 겉옷.

207

578840

3406

매우 중요한 도구라고 생각합니다.

09:52

So, to conclude끝내다: life is complex복잡한,

208

582270

2389

결론적으로, 인생은 복잡합니다.

09:54

but perhaps혹시 understanding이해 it need not
necessarily필연적으로 be that complicated복잡한.

209

584683

3357

그러나 인생을 이해하는 것이
그렇게 복잡할 필요는 없습니다.

09:58

Thank you.

210

588064

1158

감사합니다.

09:59

(Applause박수 갈채)

211

589246

1386

(박수)

Translated by Ahyoung Yoo
Reviewed by Jihyeon J. Kim

ABOUT THE SPEAKER

Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.

Why you should listen

Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.

Fry is the author of the TED Book, The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation.

More profile about the speaker
Hannah Fry | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Hannah Fry: Is life really that complex? | TED Talk | TED.com